以下文章来源于谈数据，作者石秀峰1、找症状，明确目标任何企业实施数据治理都不是为了治理数据而治理数据，其背后都是管理和业务目标的驱动。企业中普遍存在的数据质量问题有：数据不一致、数据重复、数据不准确、数据不完整、数据关系混乱、数据不及时等。(https://imghelloworld.osscnbeijing.aliyuncs.c

数据治理是对数据管理权力的执行和落实。数据建模可以被认为是对数据定义权力的执行和实施。数据建模这门学问涉及到在"正确"的时间，由"正确"的人，为组织定义"正确"的数据，这就是数据治理的本质。创建数据模型的动因有很多。一般包括遵循数据标准、减少冗余、符合业务

很多不太了解的人会认为：数据治理就是干数据清洗的。近两年，在我们公司，数据治理团队在数据降本方面做的比较多，效果还不错，我们很多人可能以为：数据治理就是做数据清理的。在京东科技集团数据治理工作组第一次全体会议上，我就讲过数据治理和数据清洗之间的关系：数据清

在数字化转型的浪潮中，数据治理已经成了企业必不可少的一环。然而，许多企业在推行数据治理时常常陷入一些误解，这些误解阻碍了数据的有效管理和利用。那么究竟有哪些失误，又要如何解决呢？一、对数字治理的误解误解一：只有IT部门负责数据治理许多企业错误地认为数据治理

一、背景随着公司和业务的不断发展，百舸平台也从单一内容投放转向了以流量和数据为基础的流量运营模式。在这个转变过程中，数据深度治理与应用的重要性尤为凸显，在数据深度治理过程中，需要将用户行为数据、投放素材以及投放效果三者紧密的串联起来。数据深度治理和应用，一

作者；京东科技李然辉数据治理一直被认为是业务成功的关键推动因素，但对于大多数公司来说，这仍然是一个巨大的挑战，因为很多公司根本无法从数据治理中创造真正的的业务价值。\\\\Gartner最近的一项调查发现只有18%的业务部门主导型数据治理计划声称能够有效地

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：徐东数据治理遇到的困难数据治理是一个复杂而又富有挑战性的工作，需要各级管理人员和业务部门的积极参与和协作。虽然数据治理的目标“协同、降本、提效、创新”看似简单明了，但在实际操作中却会遇到各种各样的问题。问题1：组织运行

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：徐东为了更好地保护数据安全、提高数据管理效率、确保数据合规性，企业需要对数据进行分类分级，根据数据的密级和敏感程度制定不同的管理和使用策略，尽可能做到有差别和针对性的防护，避免敏感数据的防护不足，非敏感数据的过度防护。

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：徐东一、引言现如今，数据已经成为企业实现业务价值的关键。随着大数据技术的发展，企业对于数据的收集、分析和利用越来越重视。其中，数据资产化已经成为企业数据管理的重要趋势，它能帮助企业更好地发掘和利用数据中的价值，从而提升

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：徐东随着数据量的不断增加，数据治理已经成为了企业管理里不可或缺的一环。数据治理可以帮助我们更好地进行数据的管理和使用，从而提升数据的质量和价值，同时也能够保证数据的安全和合规。一、数据治理面临的问题数据治理中主要面临的