数据治理

数据中台（大数据平台）之数据质量管理依据相关的国家标准、行业标准和地方标准，建立科学、客观的数据质量评价体系，充分运用大数据相关技术和机器学习相关理论，实现海量信息的异常探查和智能修复，实时监控数据质量波动，以数据质量通报和考核为抓手，建立数据状态可感知、数据问题可追溯、质量责任可落实的数据质量管理和运营体系。

从单体到分布式：深入解析Data Mesh架构及其应用场景与价值Data Mesh（数据网格）是一种新兴的数据架构范式，旨在解决传统集中式数据平台的可扩展性、敏捷性和治理问题。它强调领域驱动的分布式数据所有权、自助数据平台以及跨组织的协作，使数据成为产品，并通过去中心化的方式提高数据治理效率。本文将深入探讨Data Mesh的产生背景、核心原则、应用场景、核心价值，以及如何设计一个有效的Data Mesh架构，帮助企业在数据驱动时代获得竞争优势。

计算所陈老师

SmartETL函数式组件的设计与应用SmartETL框架主要采用了面向对象的设计思想，将ETL过程中的处理逻辑抽象为Loader和Processor（对应loader模块和iterator模块），所有流程组件需要继承或实现DataProvider（iter方法）或JsonIterator（on_data或__process__方法）。

数据治理新纪元：全面解读TSDDITAI系列评估规范在数字化转型的浪潮中，数据已成为驱动业务增长和创新的核心要素。然而，如何确保大数据产品、企业、人才及数据资源的优质与合规，成为了摆在行业面前的重大课题。为此，TSDDITAI系列评估规范应运而生，为大数据产业的健康发展提供了有力保障。本文将简要介绍这一系列规范的核心内容，并配以六幅插图，帮助读者更好地理解其重要性。

数据治理域——数据同步设计本文主要介绍了数据同步的多种方式，包括直连同步、数据文件同步和数据库日志解析同步。每种方式都有其适用场景、技术特点、优缺点以及适用的数据类型和实时性要求。文章还详细探讨了数据直连同步的特点、工作原理、优点、缺点、适用场景等，并对数据文件同步和数据库日志解析同步进行了类似的分析。此外，还涉及了阿里数据仓库同步解决方案以及数据同步过程中面临的挑战与解决方案。

数据治理域——数据治理体系建设本文主要介绍了数据治理系统的建设。数据治理对企业至关重要，其动因包括应对数据爆炸增长、提升内部管理效率、支撑复杂业务需求、加强风险防控与合规管理以及实现数字化转型战略。其核心目的是提升数据质量、统一数据标准、优化数据资产管理、支撑业务发展和提升系统效率与稳定性。数据治理的终极目标是实现数据资产化、数据驱动决策、数据价值变现和形成企业级数据中台。一个完整的数据治理方案通常包含组织与职责建设、数据标准体系建设等关键组成部分。

‌CDGP|数据治理：探索企业数据有序与安全的解决之道在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业宝贵的资产之一。它不仅是企业决策的重要依据，更是推动业务创新、提升竞争力的关键力量。然而，随着数据量的爆炸式增长，如何确保企业数据的使用既有序又安全，成为了摆在许多企业面前的一道难题。本文将深入探讨数据治理的重要性，并提出一系列解决方案，助力企业实现数据的高效管理和安全使用。

数据中台建设系列（五）：SQL2API驱动的数据共享与服务化实践目录一、从数据孤岛到统一服务：SQL2API的价值定位1.1 传统数据共享的痛点1.2 SQL2API的技术特性

计算所陈老师

基于论文的大模型应用：基于SmartETL的arXiv论文数据接入与预处理（四）上一篇介绍了基于SmartETL框架实现arxiv采集处理的基本流程，通过少量的组件定制开发，配合yaml流程配置，实现了复杂的arxiv采集处理。

【AI面试准备】数据治理与GDPR脱敏机制构建介绍数据治理：构建符合GDPR的测试数据脱敏机制。如何快速掌握，以及在实际工作中如何运用。数据治理是确保数据质量、安全性和合规性的系统性方法，而构建符合GDPR（《通用数据保护条例》）的测试数据脱敏机制是其中的关键环节。以下将从核心概念、技术实现、快速掌握方法以及实际应用四个方面展开详解。

附1：深度解读：《金融数据安全数据安全分级指南》——数据分类的艺术专栏系列相关专栏：数据分类的艺术《金融数据安全数据安全分级指南》由中国人民银行提出、全国金融标准化技术委员会归口的标准，对金融行业数据安全管理具有重要指导意义。

SQLMesh 模型选择指南：优化大型项目的模型更新在处理大型 SQLMesh 项目时，模型之间的依赖关系可能会变得非常复杂。为了更有效地管理这些项目，SQLMesh 提供了一种模型选择机制，允许用户有针对性地选择需要更新的模型。本文将详细介绍如何使用 SQLMesh 的模型选择功能来优化项目更新过程。

5.第五章：数据分类的方法论相关专栏：数据分类的艺术数据分类是数据治理中一个重要的模块，其目的是根据数据的内容、属性、应用场景等特征，将海量杂乱无章的原始数据划分到预先定义的若干个类别中，从而便于后续的数据管理、分析和应用。一个优秀的数据分类方法不仅能够提高数据管理的效率，还能发掘数据的内在联系和价值。本章将系统介绍数据分类的各种方法，从传统技术到前沿创新，力求为读者提供一个全面的视角。

智驱未来：AI大模型重构数据治理新范式在制造业巨头西门子的案例中，其全球200个工厂每天产生1.2PB工业数据，传统人工清洗需要300名工程师耗时72小时完成，错误率高达15%。数据孤岛问题导致供应链决策延迟平均达48小时。

数据治理全攻略：释放数据资产的巨大价值在当今数字化浪潮中，数据已成为企业的核心资产，它不仅能记录历史，更能预测未来。企业对数据治理的重视程度逐年上升，因为数据背后潜藏的巨大商业价值。本文将深入浅出地阐述数据治理的内涵、重要性，剖析企业在数据治理过程中面临的价值、问题与挑战。

亿信华辰软件

白酒制造主数据管理全链路解析：业务重塑与AI赋能作为中国消费领域的支柱产业之一，白酒行业在消费升级、渠道多元化的浪潮下，企业正面临库存积压、串货乱价、质量追溯难等核心痛点。如何通过主数据管理实现业务全链路的标准化与智能化，已成为行业数字化转型的关键命题。

如何构建类似云数据仓库 Snowflake 的本地数据仓库？目录一、Snowflake 架构的三大核心价值二、本地数据仓库要“像 Snowflake”，关键在数据服务化

全链路开源数据平台技术选型指南：六大实战工具链解析在数字化转型加速的背景下，开源技术正重塑数据平台的技术格局。本文深度解析数据平台的全链路架构，精选六款兼具创新性与实用性的开源工具，涵盖数据编排、治理、实时计算、联邦查询等核心场景，为企业构建云原生数据架构提供可落地的选型参考。

亿信华辰软件

制造企业数据治理体系搭建与业务赋能实践当下制造企业正面临着前所未有的机遇与挑战，从多环节业务协同的复杂性，到海量数据资源的沉睡与孤岛化；从个性化定制需求的爆发，到供应链效率优化的迫切性——如何通过数据治理将“数据包袱”转化为“数据资产”，已成为企业实现降本增效、构筑核心竞争力的关键命题。

涤生大数据

数据质量问题中，数据及时性怎么保证？如何有深度体系化回答！数据治理，数据质量这快是中大厂，高阶大数据开发面试必备技能，企业基于大数据底座去做数仓，那么首先需要保障的就是数据质量。