不知敏捷项目管理是否适合数据治理项目

最新推荐文章于 2025-09-28 13:52:02 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-28 13:52:02 发布 · 164 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#敏捷开发

探讨数据治理项目中瀑布模型与敏捷管理思维的选择问题。项目特点决定了哪种管理模式更适合。

在做数据治理项目，瀑布模型好，还是敏捷管理思维好？
数据治理项目不需要应对各业务部门的各种变化，而敏捷正是为拥抱变化而生，不知是否适用。

企业数据治理成熟度如何评估？5个等级+自查清单
架构师的AI之路，分享AI应用开发架构的学习与实践。
10-08 1206
数据治理（Data Governance）是指对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行），它确保数据的质量、可用性、一致性、安全性和合规性，从而支持企业的业务目标。而数据治理成熟度（Data Governance Maturity）则是衡量一个组织在数据治理方面所达到的水平和能力的标尺。它不是一个简单的“有”或“没有”的二元判断，而是一个从“混乱无序”到“持续优化”的渐进式发展过程。初始级：如同埋下一颗种子，尚不知能否发芽，充满不确定性。可重复级。
大数据领域数据服务：数据治理新思路
小白菜的博客
10-10 1084
数据服务驱动的数据治理（DSG）新思路，通过“治理嵌入服务、服务适配场景、数据资产化、运营智能化”四大主张，重构了数据治理的底层逻辑，解决了传统模式“管控与服务对立、集中与分布矛盾、人工与规模失衡”的核心痛点。从金融监管到智能制造，从互联网用户数据到跨境合规，DSG已展现出“提升治理效率、释放数据价值”的显著效果。2023年，全球数据总量已突破120ZB，预计2025年将达到180ZB。
什么样的企业不适合做数据治理
fuyipingwml1976124的博客
08-12 986
"在数据治理的旅程中，最困难的不是技术挑战，而是改变人们的思维方式和工作习惯。但正是这种改变，最终将决定一个组织能否真正成为数据驱动的企业。" -Thomas C. Redman一、引言我跟很多数据治理咨询公司有合作或交流，这些合作伙伴参与了大量企业的数据治理咨询项目，这让我有机会了解到很多数据治理项目的实际情况。而我自己也在从事公司的企业级数据治理体系的建设，因此感触还是挺深的，应该来讲，当...
飞猪项目管理数字化实践
数据库技术
06-12 706
6月29日，阿里巴巴研发效能部与PMI、Teambition联合举办的阿里巴巴研发效能实践日将在杭州西溪园区举行，活动聚焦敏捷精益项目管理。活动详情及报名可点我前往。 项目管理的目的是什么？面对工作中的各种不确定性，如何利用数据帮助项目管理？又有哪些数据是项目经理需要关注的？这里分享一篇飞猪技术部高级项目管理专家姚澍的文章，希望给你带来一些启发。 扫描上述二维码或点我直达 免费领！ 前言...
26、项目质量管理与 IT 风险管理全解析
soda5的博客
09-28 25
本文深入解析了项目质量管理与IT项目风险管理的核心要点。在项目质量管理方面，重点探讨了敏捷模式下的持续集成、增量测试、迭代式管理方法及面临的挑战与应对策略，强调全面质量管理、标准遵循和团队协作的重要性。在IT风险管理部分，系统介绍了风险识别、分析、应对、监控与治理的全流程，并结合实际案例和统计数据说明风险管理的必要性。文章最后提出了成功的IT项目风险管理策略，包括早期规划、团队培训、沟通协作等，旨在提升项目成功率，确保高质量交付。
17、数据部署与治理：策略、模式与风险应对
cnn8visionary的博客
08-04 36
本文探讨了数据部署与治理的策略、模式与风险应对方法。内容涵盖部署优先级规划、两种主要部署模式（数据周期模式与数据冲刺模式）、数据风险与暴露管理，并介绍了风险调整成熟度模型的应用。通过这些方法，组织可以更有效地管理数据治理流程，提升数据质量，支持业务决策，并在竞争激烈的市场中取得优势。
7、敏捷业务的大数据战略
vvv99的博客
09-05 15
本文探讨了敏捷业务背景下大数据应用面临的五大核心挑战：业务背景理解不足、缺乏整体视角、技术变革迅猛、数据质量与治理难题以及人员技能缺失，并系统分析了大数据在战术、运营和战略层面带来的增值优势。文章提出需构建全面的大数据战略框架，结合业务需求驱动、技术进步、竞争压力和政策法规等动力因素，推动组织实现数据驱动的敏捷转型。通过整合流程模型、企业架构与人才能力建设，企业可有效应对挑战，释放大数据潜力，在未来竞争中赢得先机。
元数据管理学习
zy_chris的博客
05-27 1576
元数据是描述数据的数据。通常分为：业务、技术和操作三类。1）业务元数据：体现业务含义，如：资产目录、权属人、数据密级等；2）技术元数据：描述技术信息，如：表与字段信息、ETL规则、继承关系等；3）操作元数据：描述数据处理及运营情况，如：使用频度、访问记录等。
汪博士解读PMP考试—第2章 项目运行环境与项目经理
职业转发抽奖选手的博客
03-23 779
目录一、项目执行组织二、事业环境因素和组织过程资产三、项目生命周期四、项目经理五、项目经理作为整合者 一、项目执行组织 组织作为一个系统 系统是由一系列相互关联的组件所构成的复杂整体。在一个有效的系统中，系统整体的功能要大于各组件的功能之和。 系统分为自然系统与人造系统，静态系统与动态系统，封闭系统与开放系统。组织则是一个开放且动态的人造系统。 开放性：组织会与环境互动，既要从环境获取输入，又会向环境输出各种成果 动态性：各组件的动态、组件之间的关系以及整个组织的状态都是不断变化的 “系统及其
读书笔记--数据治理之道
hhue2007的专栏
04-23 715
同时数据治理也是一个系统工程、长期工程和全员工程，需要在数据治理过程中逐步形成生生不息的数据文化，将数据思维融合到企业文化中，建立起用数据思考、用数据说话、用数据管理和用数据决策，深入挖掘数据价值，大数据挖掘的根本价值就是从大数据的不确定性中发现规律，获得确定性，来指导改进业务融合创新，甚至再造商业模式或生态，提升企业的市场竞争力。3）推行数据治理，增强数据文化，数据治理是理论与实践的结合体，扎根与数据文化中，数据治理与数据文化培养相互促进，分别在数据安全、质量、组织和人员，制度与流程、技术与工具等方面。
基于Node.js的Slack机器人project-bot：项目创意管理与灵感激发
整个项目部署在Repl.it这一云端开发平台上，使得团队协作、持续部署和远程访问变得极为便捷，特别适合学生组织或小型俱乐部这类资源有限但追求敏捷开发的场景。 从功能层面来看，project-bot的核心目标是作为一个轻...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
12-21
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
基于SpringBoot+Vue与微信小程序的单店铺/多店铺商城系统
最新发布
12-21
本系统采用微信小程序作为前端交互界面，结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建，形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营，亦兼容多商户入驻的平台模式，具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上，后端以Java语言为核心，依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务；管理后台采用Vue.js进行开发，实现了直观高效的操作界面；前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作，功能链路完整闭环，已通过严格测试与优化，符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖，不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能，还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块，能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理，同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性，遵循企业级开发标准，确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言，这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值