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RSS订阅原创 CDGA数据治理：人工智能数据污染来袭，内容平台治理策略这样定！
在内容平台上，一些由AI生成或辅助生成的内容存在违规、低俗、虚假甚至恶意的信息，给平台带来了巨大的治理压力。构建黑名单与白名单：建立违规内容黑名单和优质内容白名单，对黑名单中的内容进行严格限制或删除，对白名单中的内容进行优先推荐和展示。引导用户创作优质内容：通过举办内容创作比赛、设立优质内容奖励计划等方式，引导用户创作更多有价值、有深度的内容，提高平台的内容质量。定期更新识别模型：随着AI技术的不断发展和违规内容的不断变化，需要定期更新内容识别模型，以提高识别的准确性和效率。
2025-08-18 14:05:11
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原创 CDGP|数据治理深度探讨：统一治理，构建全方位数据治理体系
运用数据治理工具：借助数据治理工具，如数据清洗工具、数据质量评估工具、元数据管理工具、数据安全管理工具等，提高数据治理的工作效率和质量。根据数据的敏感性、重要性和使用场景等因素，制定数据分类分级标准，对不同级别的数据采取差异化的管理策略。例如，将数据分为公开数据、内部数据、敏感数据和机密数据等不同级别，对敏感数据和机密数据采取更严格的访问控制和安全防护措施，限制其使用范围和共享对象。通过数据质量评估，企业可以及时发现数据中存在的问题，如数据缺失、数据错误、数据不一致等，并采取相应的措施进行改进。
2025-08-13 17:46:51
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原创 CDGA|数据治理在可信数据空间中起什么作用？
它不仅确保了数据的质量和可信度，还保障了数据的安全和合规性，促进了数据的共享和利用，并支持了企业的业务决策和创新。因此，在构建可信数据空间的过程中，企业应高度重视数据治理的建设和完善，大力鼓励员工学习并取得如CDGA数据治理工程师、CDGP数据治理专家、CDAM数据资产管理师等认证，不仅能够证明员工的专业水平和能力，还能够为企业的数据治理工作提供有力的人才保障。数据治理通过制定统一的数据标准和格式，降低数据共享的难度和成本。通过数据治理，企业能够及时发现和纠正数据中的错误和异常，提高数据的可信度和可用性。
2025-08-12 16:12:01
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原创 CDGP|数据治理对企业有何重要意义？
在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的资产之一。数据治理作为确保数据质量、安全性、可用性和合规性的关键过程，对企业具有深远的重要意义。
2025-07-07 15:43:39
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原创 CDGA|软件和信息服务业变革！数据治理推动智改数转加速！
同时，该企业还加强了数据质量监控与提升工作，通过实时监测和修复数据质量问题，提高了数据的准确性和可靠性。软件和信息服务业作为数字经济的重要组成部分，其智改数转（智能化改造和数字化转型）的进程对于提升整个行业的竞争力、创新能力和服务质量具有重要意义。提升竞争力：通过智改数转，软件和信息服务业企业能够提升数据处理和分析能力，为客户提供更加精准、高效的服务，从而增强市场竞争力。制定明确的转型目标：根据企业自身的实际情况和发展需求，制定明确的智改数转目标和计划，包括转型的重点领域、时间表和资源投入等。
2025-07-07 15:41:13
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原创 CDGA|企业数据治理：从“表格迷宫”到“数据导航”
由于数据来源多样、录入标准不一，数据错误、重复、缺失等问题频出，严重影响了数据的准确性和可靠性。大量的数据分散在不同的部门、不同的系统中，格式各异、标准不一，使得企业难以有效整合和利用这些数据资源。数据治理是指通过制定和实施一系列数据标准、流程和政策，来确保数据的准确性、一致性、完整性和安全性。通过整合各部门的数据资源，打破数据壁垒，实现数据的集中管理和共享。制定和实施数据标准。明确数据的定义、格式、命名规则等，确保数据的准确性和一致性。同时，建立数据质量监控机制，及时发现和纠正数据错误，提升数据质量。
2025-06-23 17:58:46
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原创 CDGP|各行业都是做数据治理，到底有什么好处？
各行业实施数据治理带来的好处是多方面的，主要包括提高数据质量、保障数据安全、促进数据共享与利用、加强业务管控以及确保合规性。
2025-06-20 13:47:46
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原创 CDGP|2025年传统工厂数据治理：智能制造升级的新引擎
数据治理作为这场变革的核心驱动力之一，正以前所未有的速度推动着数据与业务的深度融合，加速智能制造的升级步伐。在智能制造的大潮中，数据治理扮演着至关重要的角色。它通过对数据的收集、整合、分析和管理，确保数据的准确性、完整性和时效性，为企业的决策提供了有力的支持。智能化生产：通过数据分析，企业能够实时了解生产线的运行状态，预测设备故障，及时调整生产计划，确保生产的连续性和稳定性。供应链优化：通过对供应链数据的实时监控和分析，企业能够及时发现供应链的瓶颈和问题，优化库存管理和物流配送，降低运营成本。
2025-06-20 13:44:10
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原创 CDGP|企业数据治理如何建立健全数据全生命周期管理体系？
在此背景下，建立健全数据全生命周期管理体系至关重要，它不仅能提升数据资源管理和利用效率，还能有效防范数据风险，确保企业合规运营。建立完善的数据备份和恢复机制，定期对数据进行备份，并确保备份数据的安全性。数据采集：确保数据来源的合法性，采用加密传输协议（如HTTPS）、数字证书等方式，确保数据在采集过程中的完整性和保密性。识别企业内外部的关键数据资源，进行分类，如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。建立一套完整的数据治理框架，包括政策、流程和标准，确保数据管理的规范性和一致性。
2025-06-19 15:00:01
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原创 数据治理不是简单的技术活，而是企业管理思维的转变。
同时，加强技术支持和应用培训，鼓励数据相关人员学习考取数据类证书，如CCDO首席数据官、CDGA数据治理工程师、CDGP数据治理专家、CDAM数据资产管理师等证书，让他们了解如何使用数据治理工具和技术来支持数据治理工作。更重要的是，数据治理的核心在于建立一套完善的管理机制，确保数据在企业的各个业务环节中发挥最大效用。这要求企业必须从管理层开始，树立数据治理的战略思维，将数据视为企业的核心资产进行管理和利用。此外，企业还需要培养一支具备数据治理专业知识和实践经验的专业团队，负责数据治理的具体实施和持续优化。
2025-06-19 14:58:18
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原创 2025下半年备考软考中级系统集成项目管理工程师：明智之选？
软考中级系统集成项目管理工程师认证，正是针对这一需求而设立的，它要求考生掌握项目管理知识体系、系统集成技术以及相关法律法规等多方面的知识，能够有效应对项目实施过程中的各种挑战。当然，备考之路并非一帆风顺，但只要制定好计划，注重理论与实践结合，保持积极心态，相信你一定能够顺利通过考试，收获属于自己的成功与喜悦。利用资源，多渠道学习：充分利用教材、网络课程等资源，拓宽学习渠道，与同行交流心得，共同进步。制定详细计划：根据考试大纲和个人实际情况，制定切实可行的备考计划，确保复习内容全面、有序。
2025-06-16 15:19:34
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原创 CDGP|数据治理：推动企业迈向以数据为驱动的精细化智慧经营
通过建立完善的数据治理体系、加强数据人才培养、利用先进技术提升数据治理能力以及推动数据文化的建设等措施，企业可以更加有效地利用数据资产，提升决策效率与准确性，优化业务流程，增强市场竞争力。数据治理，作为确保数据质量、提升数据价值的关键手段，正逐步成为企业实现精细化智慧经营的核心驱动力。企业应积极推动数据文化的建设，倡导数据驱动的思维方式和决策模式，让数据成为企业发展的重要驱动力。企业应加强对数据人才的培养和引进，提升员工的数据意识和数据技能，为数据治理工作提供有力的人才保障。建立完善的数据治理体系。
2025-06-16 15:17:48
462
原创 CDGP|数据治理与AI人工智能：相互依存，互相赋能的新篇章
另一方面，AI技术为数据治理提供了强大的工具和方法，提高了数据治理的效率和效果。数据治理通过数据预处理和清洗，提高数据的准确性和可用性，从而为AI技术提供更好的数据支持。数据安全与保护：AI技术可能涉及大量的个人信息和敏感数据，数据治理帮助组织建立数据安全策略和措施，确保数据的安全和合规性，为AI技术的应用提供法律保障。这大大降低了数据治理的成本，提高了数据治理的效率。数据资产化：通过数据资产化，企业可以将数据转化为可复用、可增值的资源，为AI模型提供更丰富的训练数据，推动AI技术的创新与发展。
2025-06-12 14:22:06
436
原创 CDGA|2025年，这六大行业很需要进行数据治理工作
因此，如何有效管理这些数据，确保数据的准确性、完整性和安全性，成为通信行业数据治理的重要任务。通过数据治理，互联网行业可以实现对数据的全面管理和利用，挖掘数据的潜在价值，推动业务的快速发展和创新。同时，数据治理也有助于互联网行业遵守相关法律法规，确保业务的合规性。通过数据治理，能源行业可以实现对固定资产和设备数据的有效管理，提高数据的一致性和准确性，进而提升整体运营效率，降低运营成本。通过数据治理，政府及公共服务行业可以实现对公共数据的全面管理和利用，提高数据的质量和可用性，进而提升公共服务的效率和质量。
2025-06-12 14:20:12
493
原创 CDGP|数据治理的低效性：企业AI落地的另一大挑战
首先，企业需要建立统一的数据标准和规范，确保不同部门、不同系统之间的数据能够共享和流通。其次，企业需要加强对数据质量的监控和管理，通过数据清洗、整合和标准化等手段提升数据的质量。AI算法需要依赖高质量的数据进行训练和预测，而数据治理正是确保数据质量的关键环节。然而，许多企业在数据治理方面存在诸多问题，导致数据治理的低效性，进而影响了AI项目的落地效果。在企业内部，不同部门、不同系统之间的数据往往难以共享和流通，形成了数据孤岛。在数据治理过程中，企业需要确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。
2025-06-03 14:08:59
354
原创 CDGP|数据治理：实现数据“可用不可见”“流通不流失”
然而，随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据，确保数据的安全、合规和高效流通，成为企业面临的一大挑战。同时，通过数据质量管理、数据生命周期管理等手段，可以确保数据的准确性和时效性，提高数据的可用性。数据访问控制是数据治理的基础，它通过设置不同的权限级别，确保只有经过授权的用户才能访问到相应的数据资源。在实践中，企业需要根据自身的业务需求和特点，制定符合自身情况的数据治理策略。“可用不可见”是指数据在被授权使用的过程中，用户只能访问到所需的数据内容，而无法窥探到数据的全部细节或原始信息。
2025-06-03 14:07:48
402
原创 CDGP|企业数据治理：莫让“打补丁”成为常态
指定数据管理员和数据负责人：在各业务部门和IT部门指定数据管理员和数据负责人，负责执行数据治理活动，确保数据治理工作的有效推进。数据分类和元数据管理：对数据进行分类，管理数据的元数据，包括数据的来源、格式、敏感级别等信息，以便更好地理解和利用数据。数据访问与共享：建立数据访问和共享的规则和流程，确保数据的可用性和安全性，同时促进数据的跨部门协作和价值挖掘。建立数据驱动文化：鼓励数据驱动的决策制定，建立对数据质量和数据治理重要性的共识，形成数据驱动的企业文化。
2025-05-27 17:22:26
389
原创 CDGA|一线二线企业数据治理项目目前发展状况
组织与人力：大型企业能够投入更多的资源和人力来构建完善的数据治理体系，通常会设立跨部门的数据治理组织，如数据治理委员会或数据管理部，明确各部门的职责和权限，形成协同作战的局面。数据质量与安全：一线城市的大型企业通常拥有海量的数据资源和复杂的业务场景，其数据治理的目标不仅关注数据质量、安全性和合规性，还注重数据的全面整合、深度挖掘和高效利用。员工参与：在实施数据治理的过程中，大型企业注重员工的积极参与和专业技能的提升，会制定相应的激励政策，鼓励员工学习和考取数据领域的专业证书。
2025-05-23 17:05:15
451
原创 CDGP|数据治理：如何最大化企业数据中台商业价值？
通过建立健全的数据治理体系、提升数据整合能力、加强数据分析能力、推动数据驱动决策、优化数据基础架构、确保数据安全与合规性以及促进数据共享与合作等策略，企业可以最大化数据中台的商业价值。数据治理是指对数据的管理和控制，包括数据质量管理、数据安全管理和数据生命周期管理等，它是确保数据准确性、完整性和安全性的基石，对于提升企业数据中台的商业价值至关重要。打破信息孤岛：通过数据中台整合来自不同系统和部门的数据，消除数据孤岛，实现数据的互联互通。遵守相关法律法规：如GDPR等，确保数据处理和使用的合法性。
2025-05-23 16:57:33
393
原创 CDGP|全面AI赋能：提升数据安全与运营效率的新路径
首先，需要明确数据安全AI化改造的目标，包括提升数据防护能力、优化运营效率、减少人为失误等。推进数据安全能力全面AI化改造，以赋能数安一体化智能防护能力及运营效率提升，是一个复杂而系统的过程。在基于AI的数据安全体系中，当检测到异常行为时，系统即时采取响应措施，如阻止数据传输、发出警报或隔离涉事用户。根据不断变化的环境，AI实时生成和调整安全策略，如DLP系统中的敏感信息泄露防护。通过自动化处理流程，大幅提升安全防护的反应速度，减少数据泄露和损失的可能性。
2025-05-19 15:06:56
410
原创 CDGA|企业释放数据要素价值，需要做哪些数据治理工作
因此，这些行业的企业在数据治理方面投入了大量的人力、物力和财力，积极探索和实践数据治理的路径和方法。企业应采取多种措施来提升数据质量，包括实施数据清洗、校验和标准化处理，建立数据质量监控和报告机制，以及定期进行数据质量审计。企业应通过建设统一的数据平台或数据湖，打破部门间的数据壁垒，促进数据的共享与协作。明确数据治理的目标，如提升数据质量、加速数据洞察、保障数据安全等，有助于指导后续的策略制定和实施。数据模型是企业数据的蓝图，它定义了数据的组织方式、关系以及存储结构，是数据治理的核心基础。
2025-05-19 15:03:17
548
原创 CDGA/CDGP考生必看：《DMBOK（第二版修订版）》考点变化详解
第一章“数据管理知识体系概述”的分数也从5分减少到0分，同时，一些章节如第二章“数据伦理”、第六章“数据存储与操作”、第八章“数据集成和互操作”、第九章“文件和内容管理”以及第十六章“数据管理组织与职责”、第十七章“数据管理与组织变革”在第二个版本的考点分布中分数为0，说明这些章节在考试中可能不作为重点考查内容。值得注意的是，新版的CDGP考点分布图中，还列出了“超出本书内容”的考点，包括数据要素、人工智能、数据中台、可信数据空间、隐私计算、信创。注重各章节之间的关联和逻辑，形成系统的学习框架。
2025-05-15 10:27:29
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原创 CCDO|企业数字化转型：机制革新与人才培育的双重引擎
在当今这个日新月异的商业时代，企业数字化转型已成为一道必答题，而非选择题。然而，转型的胜负并不完全取决于技术的堆砌程度，而更多地依赖于机制革新的深度以及人才培育的有效性。本文将细致剖析企业数字化转型中的机制革新、人才培育以及数据资产管理等核心要素，旨在为企业提供一条实用的转型路径。一、机制革新：激发数据活力的关键企业数字化转型的精髓在于数据的流动与运用。数据虽宝贵，但驱动其流动的机制更为关键。这些机制涵盖数据治理架构、数据互通机制以及数据安全保障等方面。通过构建健全的数据治理架构，企业能确保数据的精确性
2025-05-09 17:45:10
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原创 CDGP|数据全生命周期的“收数、治数、用数、保数”体系详解
数据治理包括数据标准的制定与执行、数据质量的监控与提升、数据架构的优化与调整等多个方面。企业需要建立完善的数据治理体系，明确数据治理的目标、原则和组织架构，制定数据治理的规章制度和操作流程。同时，还需采用先进的技术工具，如数据质量管理软件、数据集成平台等，提升数据治理的效率和效果。企业需要建立完善的数据保护体系，制定数据保护的策略和流程，采用先进的技术手段，如备份恢复系统、加密技术、访问控制技术等，确保数据的安全。这一环节的目标是确保数据的可用性、可靠性和一致性，为后续的数据应用提供坚实的基础。
2025-05-08 16:32:07
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原创 CDGP|数据治理：探索企业数据有序与安全的解决之道
首先，企业需要建立一套完善的数据治理框架，明确数据治理的目标、原则、组织架构和职责分工。这包括制定数据治理策略、数据标准、数据质量规则等，为数据治理提供坚实的制度保障。提升数据质量：通过标准化、清洗和整合数据，提高数据的准确性和一致性，为决策提供更可靠的支持。数据校验：通过自动化工具对数据进行校验和验证，确保数据的完整性和准确性。数据清洗：定期清理无效、重复和错误的数据，确保数据的准确性和一致性。数据标准化：制定统一的数据标准和格式，提高数据的可读性和可比性。数据质量是数据价值的基石。
2025-05-08 16:31:03
438
原创 CDGP|如何建立高效的数据治理团队？
高效的数据治理团队才是实现数据治理目标的关键。监控和评估：建立数据治理的监控和评估机制，定期检查和评估数据治理的效果，发现问题并及时改进。引入新技术：根据业务需求和技术发展，引入新的数据治理技术和工具，提高数据治理的效率和准确性。培训和提升：加强对团队成员的培训和提升，使他们掌握最新的数据治理技术和方法，提高专业能力。数据流程管理：制定数据流程的管理和维护流程，包括数据的采集、处理、存储和使用等。数据质量管理：制定数据质量标准和监控流程，以确保数据的完整性、准确性和及时性。
2025-04-28 16:23:18
407
原创 CDGP|金融业数据价值迎来加速释放：数据治理策略该如何调整？
为了打破这一障碍，金融业应建设统一的数据平台或数据湖，将分散在各部门的数据集中存储和管理。这包括深入了解相关法规要求，制定合规的数据治理政策，实施数据生命周期管理，对数据进行分类、分级，明确数据保留期限，及时清理过期数据。数据质量是数据治理的核心。金融业应采取多种措施来提升数据质量，如实施数据清洗、校验和标准化处理，建立数据质量监控和报告机制，以及定期进行数据质量审计。通过提高数据的准确性、完整性和时效性，金融业能够更加自信地依赖数据进行决策分析，减少因数据错误导致的风险，从而提升数据价值。
2025-04-25 16:04:21
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原创 CDGP|企业数据安全治理：制定落地战略，护航数字经济高质量发展
明确数据安全治理的目标和原则：企业应根据自身业务特点和数据安全需求，明确数据安全治理的长期目标和短期目标，同时确立数据安全治理的基本原则，如最小权限原则、数据分类分级原则等。制定具体的数据安全政策和措施：根据数据安全治理框架和流程，制定具体的数据安全政策，如数据分类分级政策、数据访问控制政策、数据加密政策等，并采取相应的技术措施进行防护。评估企业当前的数据安全状况：通过全面梳理企业的数据资产、数据流程和数据访问权限，识别潜在的数据安全风险点，为制定针对性的数据安全政策和措施提供依据。
2025-04-25 16:02:32
443
原创 CDGP|大模型赋能数据治理：实践案例与深度剖析
金融行业：如某银行通过依托大模型的数据血缘分析、数据仓库助手、指标口径自动生成等一系列金融科技创新，推动数据治理搭上大模型的“高铁”，变传统被动式治理为主动发现式治理，将合规管理、数据管理、产品管理有机结合，构建数据治理新机制。制定清晰的数据采集、处理和存储标准：确保数据源头可靠，通过严格的数据清洗和校验，排除异常值和错误信息，为模型训练提供高质量的数据。制定明确的隐私保护策略：明确数据使用的目的和范围，并采取相应的技术手段保护数据隐私，如使用加密技术保护传输和存储中的数据。
2025-04-24 14:37:13
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原创 CDGA|AI应用的合规风险倒逼企业数据治理，要作何调整？
通过内部宣传、培训等方式，提升员工对数据治理的认知和参与度，鼓励数据相关岗位人员考取证书共同推动企业数据治理水平的提升。建立数据质量管理体系：制定数据质量管理制度和流程，明确数据质量的标准和要求。建立数据分类分级制度：根据数据的重要性、敏感性等因素，对数据进行科学分类和分级管理。加强数据源头管理：对数据源头进行严格的把控和管理，确保数据的真实性和可靠性。完善数据备份与恢复机制：定期备份重要数据，并建立快速有效的数据恢复机制，以应对可能的数据丢失或损坏风险。关注AI技术的合规性。
2025-04-24 14:35:53
304
原创 CDGP|数据治理：“平台+数据”的数字治理体系适合哪些企业？怎么落地？
在落地过程中，企业需要建立数据治理组织、制定数据治理规范、搭建数据治理平台、实施数据治理策略，并持续优化和迭代，除了上述措施外，积极鼓励员工学习考取数据领域相关证书也是提升数据治理能力的重要途径。DAMA数据管理体系下的认证，如CDGA数据治理工程师、CDGP数据治理专家、CDAM数据资产管理师、CCDO首席数据官等，都是业界高度认可的证书。选择一个功能齐全、稳定可靠的数据治理平台，如涵盖数据资产管理、数据标准管理、数据质量监控、数据安全、数据建模中心等功能。建立数据治理标准化闭环流程，明确线上管理要求。
2025-04-02 15:57:08
447
原创 CDGA|“一数一源一标准”格局下的数据治理实践探索
其中，“一数”指的是每个数据项，“一源”指的是该数据项的唯一来源，“一标准”则是指该数据项应遵循的统一标准。在数据治理过程中，应建立统一的数据标准体系，包括数据定义、数据格式、数据结构、数据质量等方面的标准。企业应积极引进先进的技术手段和数据治理工具，提高数据整合、清洗、转换和存储的效率和质量。同时，还应加强数据治理人才的培养和引进工作，提高数据治理团队的专业素质和业务能力。然而，由于不同部门、不同业务场景对数据的需求和定义存在差异，导致数据标准的统一和协调变得尤为困难。数据标准的统一与协调。
2025-04-02 15:55:46
763
原创 CDGA|数据治理：实现从“数据支撑”到“数据驱动”的质变实践及案例分享
企业应持续阶段性的鼓励相关学员学习考取数据领域相关证书，结合自身实际情况，制定科学的数据治理策略，构建完善的数据治理体系，为企业的数字化转型和可持续发展提供有力支持。企业通过数据清洗，识别并处理数据中的异常值、缺失值和重复值，确保数据的一致性和准确性。同时，银行建立了完善的数据安全管理体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等措施，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性。越来越多的企业开始重视数据治理，通过构建完善的数据管理体系，提高数据质量，保障数据安全，进而实现从“数据支撑”到“数据驱动”的质变。
2025-03-21 15:30:05
479
原创 CDGA|主动VS被动：数据治理的两大策略探讨！
随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业的核心资产，其重要性不亚于传统的物质资产，数据治理的概念应运而生，主动数据治理和被动数据治理作为数据治理的两种主要策略，各自具有独特的特点和适用场景。全面性与精准性：主动数据治理能够覆盖更广泛的元数据范畴，包括库、表、列、脚本、模型、指标、报表等，通过自动化实时采集和动态更新，构建全面、准确、实时的数据血缘图谱，清晰反映数据之间的依赖关系和流转路径。局限性：被动数据治理主要聚焦于表、列等基础数据及数仓内任务的监管，难以覆盖更广泛的元数据范畴和数据流转环节。
2025-03-21 15:27:53
505
原创 CDGA|AI大环境下的数据治理应该怎么做？
一个完善的数据治理框架是数据治理的基础。该框架应明确数据的所有者、管理者和使用者等角色和职责，以及数据的分类、存储、使用、共享和销毁等流程。在AI技术的推动下，数据治理正面临着新的机遇和挑战，如何构建高效、安全、合规的数据治理体系，已成为各行业关注的焦点。因此，组织应建立数据质量管理体系，包括数据清洗、数据校验、数据标准化等数据预处理环节，以确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。在AI大环境下，数据治理是一个复杂而关键的任务，它涉及数据的收集、处理、使用、存储和销毁等多个环节。加强数据安全与隐私保护。
2025-02-20 15:02:04
498
原创 CDGP|AI会导致大量数据泄露，那数据治理怎么解决这个问题？
综上所述，通过明确数据治理目标和范围、增强数据治理、成立数据治理委员会、加强数据安全、制定数据管理策略和规程、投资TRiSM产品、提供培训和支持以及进行监督和评估等措施，可以有效地降低AI导致的数据泄露风险。该委员会应由来自不同部门的高级管理人员组成，负责制定数据治理策略、监督数据治理活动的执行以及解决数据治理过程中的问题。数据治理的首要任务是明确其目标和范围，这包括确定需要保护的数据类型、数据流转的环节以及数据使用的合规性要求。同时，建立数据质量和安全管理的流程和机制，确保数据的准确性和安全性。
2025-02-20 15:00:48
219
原创 CDGA|企业数据治理实战：从疏通“信息河”到打造优质“数据湖”
然而，面对海量的数据，如何进行有效的治理，将其转化为企业的竞争优势，成为了众多企业面临的难题。本文将深入探讨企业数据治理的实战策略，从疏通“信息河”到打造优质的“数据湖”，助力企业实现数据价值的最大化。数据治理：对整合后的数据进行治理，包括数据清洗、数据转换、数据校验等过程。在疏通“信息河”的基础上，企业需要进一步打造优质的“数据湖”，通过整合、治理和分析海量数据，实现数据价值的最大化。提高了数据质量：通过数据整合与治理，某科技企业显著提高了数据的质量和准确性，为后续的数据分析提供了坚实的基础。
2025-02-20 14:59:23
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原创 cdga|前瞻2025：数据治理的痛点与破解之道！
利用元数据进行数据血缘分析、影响分析、数据沿袭等，辅助数据质量问题定位和数据资产价值评估等工作。引入自动化与智能化技术：利用AI、机器学习和自然语言处理技术自动化数据治理流程，如数据质量监控、数据分类、元数据管理等，提高效率并降低人工错误。构建一体化数据治理平台：整合各类数据治理工具，形成一体化的数据治理平台，提供统一的用户界面和工作流，提升数据治理效率。难点描述：元数据是描述数据的数据，缺乏有效的元数据管理导致数据资产难以盘点，数据关系模糊，影响数据的查找、理解和使用。
2025-02-11 10:30:58
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