数据中台

分享关于数据中台的四个观点和：观点一：没有业务就没有数据中台；观点二：数据中台不要拿来主义；观点三：避免共享复用的机械主义；观点四：业务驱动需要自己去寻找。

数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知到。

数据集成从字面上就很好理解，主要是企业独立的信息系统之间的数据。在很多应用场合，人们需要整合不同来源的数据，才能获取有效的分析结果，否则，不完整的数据将导致分析结果不准确。数据集成将若干个分散的数据源中的数据，逻辑地或物理地集成到一个统一的数据集合中。

本标准适用于XX所有项目整个生命周期的数据质量管理，非项目可参照使用。

在数据管理方面，有两类数据，需要政企重点关注，第一个是元数据管理，它是对所有数据进行定义，标准和划分，赋予数据意义，元数据管理是我们数据管理的基石。

当前业界“最先进的”的精确营销系统，非互联网公司的“在线广告系统”莫属，但到底它先进在哪里？

随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术在数字经济中广泛运用，数据要素已成为引领中国高质量发展的一个新引擎。但随之而来， 数据的分布式存储、多渠道流转、多业务共享已成为常态，数据活动场景复杂性增大，新的信息安全风险点由此延伸。

众所周知，电力行业在“发、输、配、用、调度”等全过程都有大量的有价值的数据产生，而这些数据对于电力企业盈利与控制水平的提升有较高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率提高10%，便可使电网提高20-49%的利润，因此电力大数据是电力企业的重要资产。

本文将基于我们对数据标准的理解，阐述标准的建立并依据标准的建立内容和流程来设计的标准管理产品的介绍以及标准在数据治理过程中的具体实践，希望与大家碰撞出新的认识。

近几年来，医疗机构的数字化进程明显加快，机构内的信息系统越来越多、电子病历不断普及、各方面业务的数字化基本实现……与之相伴随而来的，是海量待挖掘应用的数据。

今天就再来深入的谈一谈数据中台的本质，本篇文章有5000个字。

众所周知，大数据、云计算等新一代信息技术作为重要的基础性战略资源，正引领着新一轮的科技创新和变革，带来新的政府治理理念，同时也必将为未来政府治理结构、治理方式和治理过程带来新的机遇。

在数据仓库的建设中，一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。

1.数据仓库概念 （1）数据仓库是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。（2）通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业，改进业…

从常见的Excel和CSV到JSON及各种数据库，Pandas几乎支持市面上所有的主流数据存储形式。