五問數據質量，一文講透從根源到治理應用
近年來，在國家推動一系列企業數據相關政策的大背景下，數據要素化改革正在全方位鋪開。數據已經從“輔助決策的信息資源”轉向“驅動新質生產力和產業變革的核心要素”。 根據《數據管理能力成熟度評估模型（DCMM）》的定義，數據治理主要包括質量、標準、組織、架構、安全五大支柱性能力。其中，“數據質量”被明確列為首要維度，其考察標準不僅包括數據本身的正確率、缺失率、重複率等指標，還關注企業是否建立起可持續
數據集成與治理 動態日志
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一文講清：數據清洗、數據中台、數據倉庫、數據治理
你有沒有遇到過這種情況？ 業務部門急着要一份數據報告，IT同事折騰了好幾天，最後告訴你數據對不上，或者根本取不出來。 公司開會，兩個部門拿着同一項業務指標的數據爭論不休，因為大家手裏的數字根本不一樣。 想上線一個精準營銷活動，技術卻説底層數據沒法實時支持，只能作罷。 聽着是不是很熟悉？這些問題，本質上都不是某個技術點的故障，而是企業的數據體系沒有搭建完整。 我剛開始接觸數據分析的時候也是
如何解決數據孤島難題？
如果你在工作中經常遇到這些問題：財務的數據銷售拿不到、用户信息在不同系統裏對不上，那麼你可能正在經歷"數據孤島"的困擾。 聽着是不是很熟？ 這幾乎是所有成長中的企業都會遇到的典型問題。 接下來，本文內容將會帶你去理解數據孤島，並提供具體的解決方法和工具。 一、什麼是數據孤島 數據孤島，也稱數據隔離。指的是組織內部不同部門、不同系統中存儲和管理的數椐，彼此無法順暢共享、交換和整合的狀態。 舉個例
ETL VS ELT：誰才是企業架構的最優解？
在雲原生當道的2025年，企業建數據平台，ETL和ELT到底怎麼選？這個看似基礎的架構選擇，後期一旦選錯，遷移成本可能高達初始投入的5倍！雖然ETL和ELT這兩個詞提了十幾年，但今天它們的內涵和適用場景已經大不相同。別再憑老經驗做決定，選錯數據架構，燒錢又費勁！這篇文章就帶你徹底搞清ETL和ELT的本質區別，並基於你的數據本身、團隊技能和現有基礎設施，給出2025年的務實選擇建議。
從數據管理的角度，理解數據治理的內容
一説到“數據治理”，很多人都會説：不就是讓數據更好用嗎？我都聽煩了。 但問題不在於“懂不懂”，而是“會不會用”。就比如數據部門經常會出現的情況—— 銷售和財務報出的業績數據對不上；月底報表總要花大量時間手工核對；想分析客户行為，卻發現基礎信息殘缺不全？ 這些正是數據缺乏有效治理和管理的直接體現。 數據治理不是空談，而是解決這些痛點的系統性方法，它的核心，正是數據管理。今天我就從數據管理的角度，來跟
數據怎麼分層？從ODS、DW、ADS三大層一一拆解！
備選標題： 數據分層，不止分層那麼簡單！ 數據為什麼要分層？三招搞定多源異構數據 數據又多又亂，用的時候： 找不到？ 算得慢？ 還容易出錯？ 別頭疼了！數據分層就是解決這些問題的“法寶”。 簡單説，它就是： 給數據建個清晰有序的“家”，讓每一類數據都有固定的位置和職責。 今天，我就帶大家拆解數據分層最核心的三大層： 數據運營層(ODS) 數據倉庫層(DW) 數據應用層(ADS
終於有人把數據架構講清楚了！
“數據架構”這個詞，搞數據的同行們天天都在説。 但你真的能一句話講清楚它到底是啥、為啥那麼重要、又該怎麼設計嗎？ 是不是一提到它，腦子裏就蹦出來一堆技術名詞和分層模型，比如 ODS、DWD、DWS、ADS？ 打住！數據架構可遠不只是技術的堆砌。 今天，我就拋開那些模糊的概念和花哨的術語，用大白話手把手拆解數據架構的核心邏輯—— 數據架構到底是什麼？ 為什麼需要數據架構？它有什麼作
終於有人把數據架構講明白了
天天聽人説“數據架構”，是不是覺得有點懵又有點煩？別急！今天咱們就拋開那些高大上的術語，好好聊聊：數據架構到底是啥？它為啥這麼重要？ 其實説白了，數據架構就是你公司裏那套管數據的“規矩”和“方法”——數據放哪？怎麼算？怎麼跑？怎麼用？全歸它管！ 為啥要搞這套“規矩”？因為數據太亂了！到處是孤島，質量參差不齊，想用的時候找不着、用不好。好的數據架構，就是來解決這些頭疼事的！它能讓你公司的數據井井有
數據字典是什麼？和數據庫、數據倉庫有什麼關係？
公眾號不引流 工作中處理數據時，你是否曾被這些問題所困擾： 數據庫裏的字段名到底是什麼意思？報表裏的指標是怎麼算出來的？某個數據是從哪裏來的？ 數據字典就是專門解答這些問題的工具。 它詳細記錄了數據的名稱、具體含義、類型、長度、可能的取值範圍、從哪裏來、怎麼算的等關鍵信息。無論是寫代碼的開發者、用數據做分析的同事，還是管理數據的人員，都需要數據字典來準確理解和使用數據。今天這篇文章會直接告訴你
一文教你讀懂數據架構
我發現很多企業做數字化，都遇到過這些問題： 上了ERP、MES、SCADA等系統，但數據互不聯通； 想做個生產分析，發現數據在ERP裏，質量數據在MES裏，設備數據又在另一個系統； 領導想看實時生產情況，IT部門卻要花好幾天整理數據。 但説到底，我們不是沒有數據，而是缺少一套能夠打通數據、真正服務業務的數據架構。 一、先搞清楚什麼是數據架構 一提到“架構”，有人覺得是 IT 部門的“技術
不懂湖倉一體，別説你懂大數據
√不懂湖倉一體，別説你懂大數據 接觸數據的都聽過“湖倉一體”，有人就開始疑惑了：數據湖和數據倉庫不是夠用嗎？為什麼還要多餘再搞一個架構出來？ 實際上，你接觸到的數據有：像客户信息、生產日誌和客服錄音等。它們的類型是不統一的，什麼結構化、半結構化甚至非結構化，很多時候它們常因為這個原因導致不能存放在一塊，也不能通用。 怎麼辦？ 所以這時候就得靠搭建一個湖倉一體，把這些數據都存好，管好，目的就是為了輕