在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。
近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。 同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。
近日，广州市政府官方网站公布了工信委、商务委和国资委3个部门的“三定方案”。三个部门共“定编”339名，其中商务委编制最多，占比超4成。机构设置方面，工信委下设的广州市大数据管理局（正处级）颇具创新，其承载着建设工业大数据库等9项重要职责。 城市发展到了今天这么大的体量，社会治理模式也需要不断升级。大数据，无疑是一个重要的发展方向。随着网络的普及，越来越多的行为在网上发生，“凡走过必留下痕迹”，有的商业数据公司将其收集起来，分析用户情况，还能卖个高价。政府部门也亟需重新认识自己手中掌握的数据价值
数据科学教育特点：不仅依赖于传统的信息管理于信息系统专业，更依赖于计算机、数学、统计等学科。大数据专业十一门涉及广泛的交叉性的学科。
回顾整个数据平台的发展，在每一个阶段所有数据类应用都会或多或少的都会有数据质量的困扰，数据标准更是难以落地。数据管理由于难度大，涉及方面多逐步成为重要不紧急的事情。 在海量复杂数据的场景下，如果没有有效的管理，那么大数据只能成为数据的沼泽。企业在大数据的投资只能换来低质量的大量无效数据，从而极大的影响企业的大数据战略。在大数据的时代，大家都在重视数据存储和大数据相关技术的同时，都开始注重建设数据管理能力。 传统的数据管理对于企业来确实较为复杂，虽然方法论没有问题，但是对于企业来说往往望而生畏，比如组织架构庞
【大数据时代】机器学习如何改变大数据管理 📷 如今，企业在如何克服商业挑战方面很少根本性的改变，机器学习在市场中的应用也是如此。各种类型企业都希望利用机器学习来降低成本，希望获得更好的成果。这种机器学习的广泛采用有一些后果，大数据的应用并不是一件容易的事情，当企业的数据管理系统随着快速发展的算法而不断更新时，企业目前面临着严峻的挑战。 那么机器学习究竟如何促进大数据管理的革命，以及今天最聪明的公司为解决大数据问题而采取的行动呢？对大数据管理演进的快速回顾表明，机器学习已经推动了领域内的重大变化，以及这种变化
随着大数据的日益普及，笔者一直在思考一个问题：什么是小数据？当人们在谈论小数据的时候，认为在大数据的话语体系里，应该有小数据的说法。但至于如何认识小数据，如何界定小数据，如何理清小数据跟大数据的关系，以及这个小数据会对目前的大数据产业发展以及管理制度建设方面带来哪些影响，一直一来没有相关专业的文章著作或研究成果。
本文探讨了如何在机器学习方面建立更好的数据管理，分析了大数据时代下数据管理的重要性，以及企业如何通过自动化和算法来提高数据管理效率。
在企业数据建设过程中，大数据治理受到越来越多的重视。从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断地发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各样的难题和挑战。本篇文章通过分析大数据治理建设中的沟沟坎坎，总结出了大数据治理需要具备的能力和关键技术。 本文目录： 一、困难重重却充满光明的大数据治理发展之路 二、大数据治理技术需要不断革新 三、如何选择合适的大数据治理工具？ 四、总结 一、困难重重却充满光明的 大数据治理发展之路 传统数据治理一直无法逃脱的魔咒 大数据治理从建
近日，中共中央印发了《深化党和国家机构改革方案》，并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻执行。一场真正的改革正式开启了！
经过这些年的发展，国内外厂商在元数据管理能力的建设上有了一定的经验积累，此篇文章分析了国内外市场现状，指出企业级元数据管理正吸引着越来越多的厂商关注，有望成为未来元数据管理的主流方向，提出了企业级元数据管理需要具备的基本能力，并在最后简要分析了未来企业级元数据管理体系架构的技术趋势。 1. 企业级元数据管理将成为 企业信息管理的核心 国内外对企业级元数据管理的需求日益增加 仔细分析国内外现状，目前市场上对企业级元数据管理的需求正日益增加： 1、数字化加速，企业内数据量成倍增长 数字化时代到来，许多复杂多变的
大数据在政务当中的应用对于提高问题解决的效率可谓大有帮助，但政务大数据平台的应用开发远不止提高问题解决效率这么简单。当然，作为大数据平台应用的开发者来说，我们要做的是还是从底层的技术层面做好解决方案。关于政务大数据平台的解决方案此前有分享过智慧人社的和城市智慧停车的大数据平台解决方案，本篇给大家分享一个新的政务大数据平台管理案例——大快搜索的城市数据运河政务大数据管理运营平台。
互联网时代产生了海量的数据，但是对于数据的管理，一直缺乏相应的措施。很多数据也没有得到联通。
大数据是为了解决复杂的企业优化问题。为了充分利用大数据，我们必须认识到，数据是一个重要的企业资产，因为数据是互联网经济的命脉。今天的组织依靠数据科学可以做出更明智和更有效的决策，通过创新产品和运营效率创造竞争优势。
从2012年开始，几乎人人（至少是互联网界）言必称大数据，似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始，大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，随之而来的是应用的蓬勃发展期，一些代表成熟技术的标志性IPO在国内外资本市场也不断出现。转眼间，大数据几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上。可以说，在过去的一年，AI所经历的共同意识“大爆炸”与当年的大数据相比，有过之而无不及。最近风口又转移到区块链上了，某种程度上也成为业内人士焦虑的一种诱因了。
发展数字经济产业已经成为各国经济增长和实现创新发展的新动能、新扒手,日前我国数字经济正蓬勃发展，产业规模快速扩大,新模式快速涌现,企业数据总量呈几何性增长，数据资源已经成为国民经济建设的基础性、战略性、先导性资源，有力地支撑着数字经济建设，加大数据治理工作是优化数字生态环境、发展数字经济的重中之重。DCMM标准作为我国数据管理领域中的首个国家标准，是夯实数据治理工作的重要方式，可以加快数据红利释放、促进数字经济高质量发展。那么DCMM贯标成效有哪些呢？下面给大家一一介绍。
国际权威市场研究机构IDC近日发布了《IDC PeerScape：金融领域中数据管理分析服务最佳实践案例》报告，腾讯云大数据TBDS和某股份制银行的存算分离数据湖项目凭借其领先的技术架构、强大的数据能力以及全面的国产化适配，荣获该报告的最佳实践案例。这一荣誉证明了腾讯云在金融领域数据管理和分析方面的领先地位，以及其为客户提供卓越解决方案的承诺。
从2012年开始，几乎人人（至少是互联网界）言必称大数据，似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始，大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，随之而来的是应用的蓬勃发展期，一些代表成熟技术的标志性IPO在国内外资本市场也不断出现。转眼间，大数据几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上。可以说，在过去的一年，AI所经历的共同意识“大爆炸”与当年的大数据相比，有过之而无不及。最近风口又转移到区块链上了，某种程度上也成为业内人士焦虑的一种诱因了。 但无论技术热点如何变
数字中国、数字政府是中国政府走向高效、廉政、智慧的必经之路，也是为全球提供治理国家的中国方案的绝佳战略。大数据管理局是承担这一历史使命的新晋委办局，以城市治理和经济产业数字化建设为抓手的大数据管理局，也是推动“数字政府”改革建设向纵深发展的核心支撑要委。借力数据人工智能等数字化技术，政府治理必将从统治、管理、治理到自治进化，这是政府数字化治理的发展必由之路。
如今我们听到越来越多关于大数据相关的信息，无论是大数据行业的工资薪酬还是大数据的人才缺口数量，它已然成为了是继云计算、物联网后的又一全球热点问题它不断的受到了社会各界的关注。大数据已经成为一种战略资源，具有广阔的应用前景。
3月29日晚，傅一平博士在大数据百人会就《运营商大数据变现实践》分享了数据利用的心得与经验。 运营商拥有庞大且具有绝对话语权的数据资源、数据储备，关于对数据利用的心得与经验，傅一平先生围绕浙江移动的平
我们认为，企业应该重视数据统治和数据管理。如果数据是一个企业最重要的资产，然后常规的数据统治项目和数据管理最佳实践是其能够实现的多数投资策略。如果只有其中一种投资，企业都会在获取已有数据资源中面临挑战，仍然有可能会被大数据的迸发淹没掉企业。数据统治和数据管理共同掌控着一个企业如何实现理解和使用自己的数据资产，以及那些资产随着时间是如何被管理的。两者变得更加具备战略性，因为企业从数据中获得发展，记录的中心数据库系统基于动态的历史结果做报告，参与的实时系统能更快生成洞察力和告知新手更好的决策，更准确的数据。
本研究报告主要针对大数据市场进行研究。首先理清大数据的定义及本质。而后，就大数据市场是处于概念期还是实战期做出判断分析，包括企业用户的实践情况，实践方向，实践障碍。最后，就大数据市场的发展潜力进行分析。 主要观点 1)大数据是传统数据管理的补强，帮助企业洞察未知，从而完成颠覆式变革 伴随着数据体量、形态的变化，数据价值不断提升，而企业相应的数据管理目标也随之改变，从最初的经营总结到决策支持，再到现在的构建颠覆式变革(重塑业务流程、组织和行业)。 而针对于新的数据管理目标，传统技术已难支撑，企业需要大数据
导读：目前，全国省级机构改革正在如火如荼地进行。从公开具体改革方案的省份来看，“大数据”已成为此轮省级机构改革中的一大亮点，全国已有多达8个省份设立了与“大数据”发展相关的全新机构。
大数据文摘和御数坊合作，带给您“数据治理与管理领域”顶尖时讯。此活动由御数坊创始人刘晨，亲临美国企业数据世界EDW2015大会现场，为您报道大数据最不应却又最容易被忽略的内容，大数据文摘和御数坊同步为
大家好，我今天分享的主题是大数据治理。我们如何使用好大数据资产，才能够更好地发挥其中的价值？ 主要大纲： 一、数字化时代大数据向服务化发展 二、数字化时代的大数据治理架构 三、大数据治理的12个技术原则 四、总结 一、数字化时代大数据向服务化发展 数字化时代，我们的数据来源比以前更广了。第一，之前传统企业政府的IT系统主要是面向内部使用，产生了一些信息，现在已经面向外部使用了；第二，更多行为信息、社交信息都会变成企业的数据；第三，我们有很多非结构化的数据，比如媒体、视频数据等；第四，还有物联网传感器方面的数
大数据文摘和御数坊合作，带给您“数据治理与管理领域”顶尖时讯。此活动由御数坊创始人刘晨，亲临美国企业数据世界EDW2015大会现场，为您报道大数据最不应却又最容易被忽略的内容，大数据文摘和御数坊同步为您传递... 御数坊简介 微信ID: DGWorkshop_CN 专注于数据治理与管理领域，致力于将全球最优质的数据治理与数据管理资源带给中国数据从业者，帮助中国各行各业企业客户夯实数据基础，提升数据质量，为数据资产价值的挖掘和创造保驾护航。 美国东部时间3月31日8:30，第19届企业数据世界EDW大会在华盛
导语 | 数据作为国际数字主权竞争的核心资源，是国家明确增列的新型生产要素。数据质量的高低、数据价值的挖掘，是影响企业发展的关键要素之一。今天我们邀请到了中国信息通信研究院 大数据与区块链部副主任、腾讯云 TVP 姜春宇老师，带领我们解读数据治理的发展新趋势，一起洞见行业的数字化未来。
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给
本文为第一课（开篇）。在后续我也将按照自己积累的经验和学习群大家的讨论内容对后续的内容进行不断的整理。也感谢所有学习群群友的帮助，路漫漫，在数据治理的道路上让我们一起并肩前行。
大家好，我是独孤风，一位曾经的港口煤炭工人，目前在某国企任大数据负责人，公众号大数据流动主理人。在最近的两年的时间里，因为公司的需求，还有大数据的发展趋势所在，我开始学习数据治理的相关知识。今天给大家分享一体化的元数据管理平台——OpenMetadata。
大数据分析仍处于初级阶段,我们还没有深入应用数据驱动决策。在这里,我们讲讨论当前的痛点以及如何用更好的方式应用大数据。 大数据为企业提供了一个更好的提高生产力和收入的机会。然而,企业在大数据收集上就遇到了麻烦。2012年，通过对300位高管和经理们的调查，清楚的展示了企业在管理大数据过程中的挑战和困难。下面是调查的要点: 66%的受访者希望企业里可以有更多的人使用分析工具。 59%的受访者认为,现有的分析框架处理大数据太慢了。 57%的受访者认为他们的分析框架无法与大数据的流入网络的速度匹配。 55%的
导读 随着数据量爆炸性地增长，大数据技术的发展也达到了前所未有的新高度。2015年大数据仍将保持这一快速增长势头。预计在新的一年以及更远的将来，将有八大主要趋势主导大数据技术发展领域。 随着数据量爆炸
企业正在寻求以创新方式管理尽可能多的数据及数据源。尽管Hadoop、NoSQL等技术提供了应对大数据问题的具体方法，但是这些技术却可能引入数据孤岛，导致形成关键洞察力所需的数据访问及数据分析复杂化。为了最大化信息价值，更好的处理大数据，企业需要逐步改变数据管理架构，使之变成大数据管理系统，以无缝整合各种来源、所有类型的数据，包括Hadoop、关系数据库以及NoSQL。大数据管理系统在简化所有数据访问的同时，还应该帮助企业利用人员的现有技能，保持企业级数据安全性及数据治理能力，并且保护敏感信息，满足监管要
本报告的大数据产业图谱以大数据产品的角度出发，对产业链角色进行划分。其中，数据管理与数据分析部分包括了大数据基础架构及相关分析技术，能够实现大数据的存储、分析、挖掘、可视化等环节。而在数据源与数据应用方面，从功能和流程角度来看具有高度的关联性及一致性，涉及行业极其广泛。 数据应用 大数据应用已渗透电信、金融、医疗、人力资源、物流、天气等多个行业，从产品角度来看，除传统的工具/产品化服务、行业应用及解决方案外，大数据应用也包括商业智能等分析服务。 应用情况：目前大数据应用的主要输出形式是可视化报表，未来将在
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 数据科学的实践需要三个一般领域的技能：商业洞察、计算机技术/编程和统计学/数学。与询问对象有关，具体的重要技能集合总
Gartner® Peer Insights™ 是一个面向全球、专门针对企业级软件的客户评审和评级平台。
作者 | 高玉娴 2021 年，是金税四期工程建设的开启之年。作为国家信息系统重点工程之一，金税工程的目标是将一般纳税人认定、发票领购、纳税申报、税款缴纳全过程实现网络化运行，加强增值税征收管理。自 1994 年正式实施以来，金税工程经历了一期、二期、三期建设阶段，实现了增值税征收管理从人工核查到电子防伪，再到联网打通。 如今，全国范围内税收征管系统再次迎来一次全面升级。与金税三期相比，四期的目标是构建智慧税务，实现“税费”全业务、全流程、全数据的“云化”打通。其主要建设内容包括了全面电子化，企业发票流、
近年来，数字经济正在影响着每个人的日常生活，数据已经贯穿了企业日常业务的各个方面，对于企业来说，数字化转型不仅是战略举措，更是其生存和整个业务模式的基础。但59%的受访高管表示，企业人员与大数据之间的的鸿沟让数字化转型变得困难重重… 本文目录： 一、用户与大数据之间的鸿沟让数字化转型困难重重 二、通过自服务的大数据治理消除用户与大数据之间的鸿沟 三、企业如何应用自服务的大数据治理加速数字化转型 四、总结 一、用户与大数据之间的鸿沟 让数字化转型困难重重 目前虽然不少企业已经广泛建设大数据平台，但却难以直接
《国家信息化发展战略纲要》已明确要求建设“智慧法院”。当前，各级人民法院正按照《人民法院信息化建设五年发展规划（2016-2020）》，深入实施创新驱动战略，充分运用互联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，加快建设“审判执行工作全业务网络办理、全流程审判执行要素依法公开、面向法官、当事人及社会各界提供全方位智能服务”的智慧法院，用信息化推动审判体系和审判能力现代化，努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义。
主讲嘉宾：刘晨 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 刘晨：广州利为软件合伙人，从事数据治理软件产品研发与咨询服务。清华大学电子系本科、经管学院MBA。拥有数据治理领域六年以上从业经验。国际数据管理协会中国分会（DAMA China）核心工作组成员，国际信息和数据质量协会（IAIDQ）会员。译著有《DAMA数据管理知识体系指南》，编写《大型企业信息化工程项目管理实战》数据管理章节。 以下为分享实景全文： 主题汇报人： 刘晨：大家好，我是刘晨，来自于利为软件
0x00 前言 学的越深越能体会到自己的无知，理解的越深刻越不敢张口说自己是搞这一行的。 把之前写的数据仓库系列博客，汇总和整理成了一本更系统的小书《Data Warehouse in Action》。 0x01 大数据和数据仓库 16 年开始接触数据仓库，至今有一年半的时间，中间换了次工作，也算是在两家公司实践了数据仓库。在此随便写一点关于大数据和数据仓库的东西。 其实，很多时候大数据和数据仓库这些都是一些概念使然，个人不太认为某一个概念比另一个概念厉害多少，大家是你中有我我中有你的关系。 就拿大数
本文目录： 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 二、如何面向用户开展大数据治理？ 三、面向用户的自服务大数据治理架构 四、总结 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 数据平台发展过程中随处可见的数据问题 大
主讲嘉宾：吴东亚 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 吴东亚，中国电子技术标准化研究院信息技术研究中心标准总监。1972年生，籍贯黑龙江。1992年毕业于东南大学自动控制系毕业，1992-2001年，在中国空间技术研究院硕士学习、工作，参加“神舟一号”飞船地面测试系统研制工作，积累了一线科研和工程经验。2001-2004年，北京理工大学博士学习。2004至今，中国电子技术标准化研究院工作，期间到欧洲标准化机构留学。涉足电子信息技术领域国家/行业标准化、检测、认证、注册等
DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准，英文简称：（Data management Capability Maturity Model）。是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。
本文目录 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 二、如何面向用户开展大数据治理？ 三、面向用户的自服务大数据治理架构 四、总结 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 数据平台发展过程中随处可见的数据问题 大数
5月31日消息，Gartner发布2024年《云数据库管理系统“客户之声”》（《Voice of the Customer for Cloud Database Management Systems》）行业洞察报告，腾讯云在截至2024年5月总计50条评价中获得96%的客户推荐，入选亚太区“客户之选”象限。这意味着腾讯云的数据库和大数据等产品的领先能力和实践经验获得了全球客户的认可。
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