数据治理
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简介
订阅合集
为什么要进行数据治理-高质量数据支撑业务运作的三个层面
09:23
数据治理，抓住以下四个关键点
07:08
数据治理-快速了解核心要素和内容
04:43
大数据用户画像和针对性营销
07:28
大数据流批一体-基本概念和应用场景
07:15
数据中台-数据实时反哺业务
08:16
数据中台来龙去脉-用一张图完整讲解
13:08
投资几百万的数据中台项目-供应商跑了？
05:59
数据中台建设为何越来越受到重视？
03:57
一次关于数据中台的售前交流分享
09:30
企业数字化转型，是否真有必要规划建设数据中台？
08:06
主数据和数据中台的区别
06:01
谈MDM主数据管理-从基础概念到平台建设
13:58
实施数据中台数据反哺业务-但是数据获取实时性降低了
04:47
数字化IT架构转型-主数据和数据中台究竟如何选择
05:50
数据集成需求是否走数据中台-给出两个关键判断原则
05:07
数据治理，理清从业务驱动到数据驱动的关键逻辑
08:08
数字化IT架构-远行主数据平台总体架构
03:36
做大数据或BI工作，面向报表还是面向模型开发，关键还是熟悉业务，理解底层对象模型
04:38
业务数据化和数据业务化-构建敏捷持续改进闭环是关键
07:46
去中心化的数据网格-是否解决数据湖和传统数仓的问题？
07:09
数据治理从框架体系到咨询规划和平台建设-推荐三本书
05:10
数字化转型-简单聊聊数据中台和数据治理的区别和联系
05:38
DataMesh数据网格-构建分布式去中心化数据治理体系
06:41
传统企业数字化转型-没有业务中台能否先构建数据中台？
03:33
数据中台实时数据采集-数据库同步复制和流批一体化选择
04:43
数字化转型-数据中台的典型应用场景分析
04:14
数字化转型-数据中台-数据采集和集成场景分析和工具
06:20
数字化转型-数据中台和传统主数据的区别和联系
05:36
为何很多数据中台建设项目最终烂尾？
06:50
基于上层应用场景来驱动数据中台建设，体现数据资产服务化价值
05:32
新一代的BI数据分析-结合数据湖+AI模型持续学习
08:36
消失的数据中台-数据中台项目建设失败的原因分析
07:13
企业数字化转型，能否从数据治理切入和推动
06:54
数据湖和数据仓库-如何更好的理解湖仓一体化架构？
04:32
从ETL到数据集成-场景，方法和工具
08:07
数据湖和数据仓库区别，企业有无必要自建数据湖？
07:57
谈谈开源数据库常见类型和选择
07:30
数据治理实践者手记-如何构建敏捷数据治理平台？
05:59
湖仓一体化架构-如何解决湖仓协同问题
05:15
企业级数据架构-核心要素，架构模型，数据管理和平台开发
05:47
数据对象模型设计-如何体现蕴含的业务价值
04:12
主数据管理基础和整体解决方案架构思路介绍
12:46
企业数据治理-构建数据血缘分析的几种形式
03:42
一本书讲透数据资产入表-策略方法和工具实践
05:03
主数据的三种管理模式-从存储和管理两个维度思考
02:55
数据库设计中逻辑模型和物理模型的关键差异点
03:42
在传统V模型基础上构建数据驱动的从底朝上的纵向打通
06:17
GraphRAG+GPT-加速推进企业级非结构化数据治理
05:56
数据驱动业务流程-构建流程到数据的穿透
04:41
DataFabric数据编织-下一代数据架构和数据治理
06:26
不懂业务做数据治理-项目失败+死路一条
06:03
数据治理-数据质量管理
05:28
主数据方案售前支撑-解决方案优势在哪里？
05:03
数据中台，企业究竟应该如何去构建数据中台
07:34
已经建设了数据中台是否还需要建设主数据平台
03:23
阿里新架构调整拆中台-我不玩了你们随意
07:21
数据库和数据存储架构思考-谈TPAP一体化的可行性
07:54
数据质量实践手册-如何构建高质量数据体系
08:53
数据治理框架-数据治理体系应该包括哪些内容？
03:59
主数据产品选型的三个关键点
03:59
大数据之路-体现数据中台核心思想-战略价值运营
10:22
数据架构和数据治理-好方向但是入坑要谨慎
05:09
主数据管理平台-差异化优势在哪里？
03:46
企业大建数据湖-最终变成一潭死水而已
06:37
数据治理和数据架构-从业务对象到标签管理
06:19
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