微信小程序 - 五星评分（含半分）

最新推荐文章于 2024-10-24 20:42:13 发布
转载 最新推荐文章于 2024-10-24 20:42:13 发布 · 296 阅读 · 0

本文介绍了一个小程序中的星级评论组件的实现方法，提供了演示效果及下载链接，帮助开发者快速集成星级评分功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据治理能力框架全解析：从概念到落地
晴天彩虹雨的博客
06-07 308
数据治理需要构建完整的能力框架体系，包括数据标准、质量、安全等九大核心能力域。框架应分阶段实施：初期建立基础标准，中期搭建资产化能力，后期完善治理闭环机制。建议企业根据成熟度模型逐步推进，从混沌期到智能期实现数据治理的全面优化。该框架为数据战略落地提供清晰路径，是制度、工具和人员的综合体系。
数据治理：数据治理框架（第一篇）
GIS摆渡人
06-30 830
维基百科：数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。笔者认为：所有为提高数据质量而展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。数据治理的目的就是通过有效的数据资源控制手段，进行数据的控制，以提升数据质量进而提升数据变现的能力。在我国，各行业的信息化发展和建设水平并不均衡，甚至有的行业是刚刚起步。但是，不论是金融行业、通讯行业、地产行业、传统制造业以及农业，其信息化的发展基本
【数据治理】为什么需要数据治理
在路上的专栏
08-23 1053
数据治理是当今数据驱动时代的核心要素，为企业的决策制定、风险管理和业务效率提升提供了坚实基础。本文以幽默风趣的方式，结合生动的案例，深入浅出地解读了数据治理的重要性，特别是其商业价值和在改善决策制定与风险管理中的关键作用。通过具体的例子和代码示例，读者将更好地理解为什么每一个企业都需要数据治理，以及如何在实践中实施有效的数据治理。
数据治理系列1：数据治理框架【解读分析】
kuangfeng88588的博客
05-08 5万+
作者：石秀峰，多年来一直从事企业数据资源规划、企业数据资产管理、数据治理，欢迎关注。 一、什么是数据治理？ 维基百科：数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。 笔者认为：所有为提高数据质量而展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。...
数据治理的目标和原则
中琛魔方大数据
12-12 886
数据治理是一个持续性的项目集，以保证组织一直聚焦于能够从数据获得价值和降低有关数据的风险。只有了解数据治理的规则和活动才能达到高效执行，为此需要建立可运转良好的运营框架。指导原则是数据治理活动、特别是数据治理策略的基础。数据治理提供治理原则、制度、流程、整体框架、管理指标，监督数据资产管理，并指导数据管理过程中各层级的活动。数据治理必须改变数据的应用和管理方式，但也不代表着组织要作巨大的更新和颠覆。数据治理是一项业务管理计划，因此必须管理与数据相关的IT决策，就像管理与数据有关的业务活动一样。
数据治理包括哪些方面？怎么做？
m0_59235699的博客
10-24 2543
在当今数字化高速发展的时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，数据在企业的各个环节都发挥着至关重要的作用。然而，随着数据量的爆炸式增长、数据来源的日益多样化以及数据应用场景的不断拓展，数据管理也面临着前所未有的挑战。数据质量参差不齐、数据安全隐患重重、数据孤岛林立等问题，严重制约着企业对数据价值的挖掘和利用。成为了企业实现数字化转型的关键举措。
数据治理框架学习
weixin_66476055的博客
06-28 359
初学数据治理的同学该从哪里入手？
业务数据治理：标准化、数字化与系统化的实践探讨
热门推荐
张彦峰的博客
12-03 9万+
数据治理的实施流程是一个基于业务数据治理标准框架的标准化操作流程，用于解决具体数据问题： 步骤 1：发现问题和制定目标 步骤 2：针对问题进行拆解，设计可衡量的指标 步骤 3：制定解决SOP和检查研发标准规范 步骤 4：推广运营，以拿结果为核心目标 步骤 5：总结沉淀方法论，迭代认知
数据治理
02-27
数据治理 商业背景 SneakerPark是在线鞋经销商，人们可以买卖旧鞋和新鞋。 买家可以出价或直接购买鞋子，卖家可以设定价格或出售给出价最高的人。 每个买卖双方都必须有一个有效帐户才能使用SneakerPark的网站出售...
数据治理方法及实践.pdf
09-19
数据治理是确保企业数据资源能够安全、合规、高效利用的重要手段，涉及到数据的集成、标准、开发、质量、资产管理、服务和安全等多个方面。数据治理的方法论强调数据的集成不是简单的数据搬家，而是要满足六项数据...
数据治理实战指南：手把手教你用 DeepSeek 打造高效数据治理体系.pdf
02-10
在数字化转型日益加快的背景下，数据治理已经成为企业提升自身竞争力的关键。数据治理工作不仅复杂而且困难重重，但借助DeepSeek这一AI工具，企业可以高效地构建起自己的数据治理体系。DeepSeek凭借其强大的AI能力，...
数据治理建设概述框架
12-20
数据治理建设概述框架
2024年数据治理产业图谱3.0（高清大图）.pdf
12-27
数据治理产业图谱3.0是2024年这一领域的权威指南，其中涵盖了数据治理领域内不断演进的众多参与者。本图谱详尽地列举了数据治理的各个环节，包括数据质量、数据安全、数据隐私、数据标准、数据生命周期管理等关键...
数据治理框架
Xlucas的博客
08-04 1011
作者：石秀峰，公众号：learning-bigdata（谈数据） 一、什么是数据治理？ 维基百科：数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。 笔者认为：所有为提高数据质量而展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。数据治理的目的就是通过有效的数据资源控制手段，进行数据的控制，以提升数据质量进而提升数据变现的能力。 二、为什么需要数据治理？ 在我国，各行业的信息化发展和建
数据治理目标 -必考
02-26 509
数据治理必须改变数据的。是超越一次性数据治理组件实施可持续发展路径的管理变革。实施数据治理规划需要有变革的承诺。原则的阐述和最佳实践作为策略的一部分工作。随着时间的推移，在组织中会出现更多的指导原则与相关。下，组织制定制度时没有正式的原则，他们只是在试图解决特定的问。数据治理的目标是使组织能够将数据作为资产进行管理。数据治理不是一个附加管理流程。数据治理做得好有积极的财务影响，但要证明这一影响，就需要了。成功的数据治理始于远见卓识和坚定的领导。数据治理是一项业务管理计划，因此必须管理与数据相关的IT决。
大数据治理的战略规划
weixin_43298211的博客
10-17 1200
一个合理的组织架构是确保数据治理成功的基础。明确职责：确保每个人都知道自己在数据治理中的角色和责任。促进协作：打破部门间的壁垒，促进跨部门的合作与信息共享。提高效率：通过优化资源配置，提高数据治理工作的效率。
【数据治理】数据治理框架概述
在路上的专栏
08-23 943
数据治理是确保企业数据质量、合规性和安全性的关键。而一个强大的数据治理框架是实现这一目标的基石。本篇文章深入浅出地介绍了几种常见的数据治理框架，如DAMA-DMBOK、COBIT，并通过案例讲解如何构建适合企业的数据治理框架。内容生动有趣，富有故事性，帮助读者在轻松愉快的阅读中掌握数据治理的核心原则和方法。
数据治理体系、数据管控体系框架、数据管控组织体系建设方案
weixin_44094929的博客
05-26 1473
数据架构管理首先要明确数据需求，包括业务需求、战略需求和技术需求等。这有助于确保数据架构能够满足企业的整体目标和战略。
数据治理是什么？
最新发布
05-22
### 数据治理的定义与概念 数据治理是指一套用于管理和优化组织内数据资产的原则、流程和实践。它旨在确保数据的质量、可用性、一致性和安全性，从而支持业务目标并提高企业的运营效率[^1]。具体而言，数据治理关注的是如何有效地利用数据资源，以实现更高的商业价值。 #### 数据治理的核心要素 根据ISO/IEC发布的标准，数据治理的目标在于促进组织高效、合理地利用数据资源[^2]。为此，数据治理通常遵循六个核心原则： - **职责**：明确数据管理的责任分配以及问责机制。 - **策略**：制定清晰的数据管理政策和程序。 - **采购**：规范数据获取的过程及其生命周期管理。 - **绩效**：监控数据使用的有效性及成果产出。 - **合规**：确保数据处理活动符合法律法规的要求。 - **人员行为**：培养员工良好的数据使用习惯和文化意识。 此外，在实际操作层面，数据治理还采用了一种称为“EDM”的方法论框架，即评估（Evaluate）、指导（Direct）和监督（Monitor）。这种方法帮助企业在不同阶段更好地理解和改进自身的数据管理体系[^2]。 ### 数据治理在IT领域的应用 尽管数据治理专注于数据本身的价值挖掘，但它不可避免地与更广泛的IT治理体系交织在一起。然而两者之间存在显著区别——IT治理主要侧重于信息技术的整体规划和发展方向，比如决定哪些技术平台值得投入资金开发或者维护；而数据治理仅仅围绕着信息本身的特性展开工作，致力于提升数据质量和服务水平[^1]。 在一个典型的现代企业环境中，成功的IT治理离不开健全的数据管理制度支撑。例如当公司考虑引入新的大数据分析工具时，除了考量该解决方案的技术性能外，还需要同步审视现有数据库结构能否满足新需求等问题。这就需要依靠完善的数据治理流程来进行前期调研和技术选型等工作。 另外值得注意的例子是COBIT框架的应用场景。虽然这个国际通用的信息技术和控制目标体系更多时候被用来衡量和支持整体意义上的IT治理活动，但在某些特定章节里也包含了少量针对数据资产管理方面的建议指南。这表明即使是在高度抽象化的全局视角下讨论IT事务的时候，仍然有必要考虑到基础层面上的数据因素影响作用。 ```python # 示例代码展示了一个简单的数据质量管理脚本 def check_data_quality(dataframe): """ 对输入DataFrame中的每一列进行基本的数据质量检查 参数: dataframe (pd.DataFrame): 需要检测的数据集 返回: dict: 各项指标的结果汇总字典形式呈现出来 """ quality_report = {} # 缺失值统计 missing_values = dataframe.isnull().sum() quality_report['missing'] = dict(missing_values) # 唯一值数量计算 unique_counts = dataframe.nunique() quality_report['uniques'] = dict(unique_counts) return quality_report ``` 此函数可以作为数据治理过程中的一部分，用于定期审查存储库内的记录状态，并识别潜在问题所在之处以便及时修正调整。
评论
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