数据管理和数据集成是任何组织数字化转型战略的关键组成部分。在当今的全渠道业务环境中，组织必须实时访问和分析来自各种来源的大规模数据。然而，传统的数据管理方法对于这些要求来说常常太慢。数据编织架构可以帮助克服这些问题。
数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据生命周期管理方面。
【摘要】“数据编织”一词高频出现，似乎已经进入落地阶段，本文介绍了数据编织产生的背景及其定义，详细分析了数据编织与数据中台、数据治理、DataOps的关系，以及未来数据编织发展的方向和需要关注的问题。
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企业架构理论体系中，数据架构始终是企业架构的核心组成部分。TOGAF企业架构框架定义了数据架构位于业务架构与基础技术架构之间，通过数据架构的治理实现的业务和应用的有效衔接。
Data Fabric，又名数据经纬，是近期横空出世的一个概念。之前对其了解甚少，近期做了个小调研，对这一概念内涵与外延、产品及定位、业务与前景、未来及趋势等做了简单整理总结，分享给大家。
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
元数据(Metadata)，元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是描述数据的数据。这么说对于没有技术背景的人来说还是比较抽象的，我给大家举几个例子。
大数据时代，数据成为社会和组织的宝贵资产，像工业时代的石油和电力一样驱动万物，然而如果石油的杂质太多，电流的电压不稳，数据的价值岂不是大打折扣，甚至根本不可用，不敢用，因此，数据治理是大数据时代我们用好海量数据的必然选择。
当下我们听过很多热门的技术名词，例如：机器学习模型、推荐系统、高管驾驶舱、BI等等，在这些技术背后一个关键的角色就是：数据。这些数据通常不是单一的，原始的数据，而是需要从多个数据源获取，并经过复杂的提取、清洗、处理、加工等过程才能最终提供真正的价值。我们常说“数据是未来的石油”，其实也就是在说，数据并不是“开采”出来就可以直接提供价值的，而是要经过若干流程的“加工”和“提纯”才可以产生价值。而对于数据的加工和处理流程，我们通常将其称为数据流水线，也就是 Data Pipeline。
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
随着世界经济由工业经济向数字经济转型，数据逐步成为关键的生产要素，企业开始将数据作为一种战略资产进行管理。数据从业务中产生，在IT系统中承载，要对数据进行有效治理，需要业务充分参与，IT系统确保遵从，这是一个非常复杂的系统工程。
数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
一、 数据中台产生背景、定义和特征 1.数据中台产生背景 2010年后，随着移动互联网以及物联网的快速发展，数据爆炸式增长，各种数据服务需求不断涌现。但在传统IT建设方式下，企业的各种信息系统和数据库大多是独立采购或者独立建设的，新旧IT系统中沉淀的数据之间难以打通，导致企业内部形成一个个“数据孤岛”“数据烟囱”，分散割裂且不易形成可共享的数据服务，无法满足企业降本增效、高质量发展的诉求，因而成为企业在数字化转型过程中的一个最大痛点。在企业对数据服务和共享日益迫切的需求下，以构建数据资产体系、释放数据资产价值为核心的数据中台被推到了广阔的舞台中台，因此数据中台是数字化转型过程自然演进的结果。 2 数据中台的定义和特征 在企业IT架构日益复杂的今天，如何快速整合数据资产、发掘数据的价值进而形成多样化的数据服务能力，为企业生产管理、精细化运营、高效决策提供支撑，我们亟需一套数据管理和服务机制。数据中台就是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和方法论的支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务、运营、管理决策的机制。数据中台它以多样化的数据服务能力以及统一的数据标准、流程规范，加速了业务数据化、数据资产化、资产服务化的进程，帮助企业实现数据互联互通、资源协调和数据管理、数据集成和共享。
好的数据治理体系可以盘活整条数据链路，最大化保障企业数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。
随着公司越来越多的利用数据为企业提供支撑，推动创新。了解数据的准确性，可靠性就非常重要。数十年来，对于数据治理的工作一直依靠数据目录来完成，但是这就足够了吗？
导读：本文介绍数据治理有关的名词和概念。当然，与数据治理相关的概念非常多，以下仅罗列几个常见的。
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
“在数字化转型的浪潮下，数据架构备受关注。作为企业架构中的关键纽带，数据架构解决了业务与数据的映射，规范了应用架构的数据集成关系，指导了技术架构的技术选型。伴随DataOps等场景的出现，数据架构会逐步走向数据消费端，为企业带来更多的变化和新发现。
数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞，数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏，有人说“数据中台算个啥，数据湖才是趋势”，有人说“再见了数据湖、数据仓库，数据中台已成气候”……
问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 2.湖仓一体化为什么诞生？ 3.湖仓一体化是什么？ 4.湖仓一体化的好处是什么？ 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前，我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系，所以大家设计了一套新的数据存储管理系统，把所有的数据全部存储到数据仓库，然后统一对数据处理，这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域，数据仓库（英语：data warehouse，也称为企业数据仓库）是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起，以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)，帮助决策者能快速从大量数据中，分析出有价值的信息，帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据，但是许多现代企业必须处理非结构化数据，半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景，并且成本效益并非最佳。
数据湖是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库。您可以通过数据湖宏观了解自己的数据。
即数据本身的管理，对于数据本身，基于数据仓库，我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等，这些都是属于这个主数据管理的范围。
大数据概念的的兴起也就是最近不到10年的时间，我们在了解了数据的几个基本概念之后，我们再来看一下大数据出现的背景。数据量大。什么是数据？狭义上讲数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果；从广义上讲，数据的含义更加广阔，也可以是文字、图像、声音等。当前我们所说的数据一般是指广义上的数据。
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。
1.如有错误欢迎大家指出，我会及时更正，有什么不懂也可以留言提问，互相交流吗。 2.也许大家觉得这没什么，但是我会认真对待，把它当成我的笔记、心得、这样才能提升自己。
21世纪初以来，随着大数据、云计算、移动互联网、物联网、人工智能、5G等技术的不断发展，一方面数据量呈爆发式增长，一方面数据的处理和利用能力空前提高。数据要素和数字技术的结合，带来了生产方式、商业模式、管理模式和思维模式的变革。在数据要素和数字技术的驱动下，数字化产业飞速发展，同时也促进了传统生产要素的数字化变革，推动了产业数字化转型发展。人类社会逐步进入数字经济时代。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 作为数字经济时代的新型治理范式，数据治理的核心特征是全企业的数据互通、数字化的全面协同与跨部门的流程再造，形成“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的治理机制。 在目前数字化转型大趋势的推动下，企业数据治理的需求迫在眉睫。为了促进企业有序开展数据治理工作，进一步厘清企业转型升级的主要痛点和关键需求，被称为数据治理红宝书的《数据标准化：企业数据治理基石》于近日出版面世。 本文根据《数据标准化：企业数据治理基石》核心内容提炼总结，希望在数据标准化
数据仓库，简称数仓，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。这里会介绍涉及的数仓数据开发技术，数仓的作用，数仓的特点等。
导语 | 数据中台被誉为大数据的下一站，成为了人们谈论的焦点，2019年也被称为数据中台元年。但是数据中台是什么？它和数据仓库、商业智能、大数据平台有什么区别？它的主要功能是什么？本文是对TVP史凯老师的直播演讲整理，为大家剖析数据中台的愿景和本质。「TVP思享」专栏，凝结大咖思考，汇聚专家分享，收获全新思想，欢迎长期关注。（编辑：云加社区 涛涛）
元数据采集是元数据产品的核心部分，如何提升采集效率是需要仔细斟酌的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初集中式WEB应用系统到现在流行的分布式、微服务这种系统架构，原有元数据采集效率已不能满足应用的需求了。
随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
该数据集包含自1954年以来每月美国经济状况的数据。联邦基金利率是存款机构隔夜彼此交易联邦基金（联邦储备银行的余额）的利率。借款机构支付给贷款机构的利率由两家银行确定；所有这些类型的谈判的加权平均利率称为有效联邦资金利率。有效联邦基金利率由市场决定，但受美联储通过公开市场操作影响以达到联邦基金利率目标的影响。联邦公开市场委员会（FOMC）每年开会八次，以确定联邦基金的目标利率；目标利率在2008年12月过渡到上限和下限。实际国内生产总值是根据按2009年美元汇率环比计算的季节性调整后的季度国内生产总值季度变动率计算的。失业率代表失业人数占劳动力的季节性调整百分比。通货膨胀率反映了不包括食品和能源的产品的消费者价格指数的月度变化。
本文目录： 一、什么是数据湖 二、数据湖的发展 三、数据湖有哪些优势 四、数据湖应该具备哪些能力 五、数据湖的实现遇到了哪些问题 六、数据湖与数据仓库的区别 七、为什么要做数据湖？区别在于？ 八、数据湖挑战 九、湖仓一体 十、目前有哪些开源数据湖组件 十一、三大数据湖组件对比
从时间角度来看，USB 通信由一系列帧构成。每一帧都有一个帧开始（SOF），随后是一个或多个数据操作。每一个数据操作都由一系列数据包构成。一个数据包由一个同步信号开始，结尾是一个数据包结束（EOP）信号。一个数据操作至少有一个令牌数据包。具体的数据操作可能有一个或多个数据数据包；一些数据操作可能会有一个握手数据包，也可能没有任何握手数据包。
元数据是指来自企业内外的所有物理数据和知识，包括物理数据的格式，技术和业务过程，数据的规则和约束以及企业所使用数据的结构。
数据库、数据仓库和数据湖是数据管理系统中常见的三种概念，它们在存储结构、处理数据的方式、用途等方面各有特点。以下是对这三个概念的简要讲解：
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
导读：数据湖概念的诞生，源自企业面临的一些挑战，如数据应该以何种方式处理和存储。最开始，企业对种类庞杂的应用程序的管理都经历了一个比较自然的演化周期。
数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里兴起，核心思想是数据共享，并在 2018 年因为“腾讯数据中台论”再度成为了人们谈论的焦点。在 3 月 15 日 ThoughtWorks 技术雷达峰会上，关于数据中台的话题也获得了众多参会者的热烈关注。如今似乎人人都在提数据中台，但却不是所有人都清楚数据中台到底意味着什么。数据中台是只有大厂才需要考虑的高大上的概念吗？普通企业该不该做数据中台？数据中台的出现会给现有数据从业者们带来颠覆式的挑战吗？
抗击疫情，腾讯云在行动。数据中台被誉为大数据的下一站，成为了人们谈论的焦点，2019年也被称为数据中台元年。但是数据中台是什么？它和数据仓库、商业智能、大数据平台有什么区别？它的主要功能是什么？本文是对TVP史凯老师的直播演讲整理，为大家剖析数据中台的愿景和本质。
在过去的半个世纪里，数据管理极大地改变了计算机处理数据的方式。如今，数据可以不按顺序存储，而且仍然可以有效地使用。适当数据管理的有用性并没有丧失，因为它的原则远远超出了数据的存储方式。
作为企业数字化转型的基础，数据成为企业建设的重点。如何能够管理好数据，成为各行业的热点问题。 目录： 一、传统数据治理难以满足数字化要求，企业需要新一代大数据治理 二、如何实现以用户为中心的自服务的大数据治理？ 三、自动化是自服务大数据治理的核心 四、总结 一、传统数据治理难以满足数字化要求， 企业需要新一代大数据治理 1、大数据平台建设浪潮过后，企业深刻认识到数据治理的重要性 经历过广泛的大数据平台建设浪潮之后，数据问题变得越来越多，这两年数据治理变得越来越热，各行各业都深刻意识到了数据治理的重要性。这
作者简介：史凯，花名凯哥，腾讯云最具价值专家TVP，ThoughtWorks数据智能业务总经理。投身于企业数字化转型工作近20年。2000年初，在IBM 研发企业级中间件，接着加入埃森哲，为大型企业提供信息化架构规划，设计，ERP，云平台，数据仓库构建等技术咨询实施服务，随后在EMC负责企业应用转型业务，为企业提供云迁移，应用现代化服务。现在专注于企业智能化转型领域，是数据驱动的数字化转型的行业布道者，数据中台的推广者，精益数据创新体系的创始人，2019年荣获全球Data IQ 100人的数据赋能者称号，创业邦卓越生态聚合赋能官TOP 5。2019年度数字化转型专家奖。打造了行业第一个数据创新的数字化转型卡牌和工作坊。创建了精益数据创新方法论体系构建数据驱动的智能企业，并在多个企业验证成功，正在向国内外推广。
数据中台最近特别火，各个企业都在关注如何构建自己的数据中台，利用数据中台打造数据驱动的经营能力。数据中台的概念漫天飞，作为最早为企业提供数据中台构建服务的实践者，我们希望将一些落地的经验和教训给到那些正在考虑建设数据中台的企业。
数据如何应用？值得思考、探索和实践！ ---- 一切可记录的东西，就是数据。数据从哪里来？找到了源头，才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据从哪里来？ 首先，从数据的形态来开，数据可以来自数字
企业数据资产的数据管理需要数据资产框架来支撑数据资产的展示、记录、分析，通过数据资产框架可以明晰企业拥有的数据资产、实现数据资产安全分享、提升数据资产质量、实现数据资产变现等数据管理目标。
数据中台要求全企业共用一个数据技术平台、共建数据体系、共享数据服务能力。实际上一个企业中由于各个业务线发展不均衡，各自都有独立的数据处理架构，导致共享数据非常困难，所以要构建数据中台不仅是对技术架构的改变，同时还是对整个企业业务运转模式的改变，需要企业在组织架构和资源方面给予支持。数据中台是一个企业战略行动，绝非一个项目组或者一个小团队就能做的，需要了解整个企业的业务情况，对业务进行梳理，还需要技术支撑、组织的支撑，否则很难推行下去。
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