数据治理

weixin_44835050

十堰市数据治理：大数据治理在智慧城市中的应用探索在数字化时代背景下，智慧城市的建设已成为推动城市治理现代化、提升公共服务水平的重要途径。十堰市作为中国领军智慧城市之一，其在数据治理方面的探索和实践，为大数据技术在智慧城市中的应用提供了宝贵的经验和启示。

dbt 数据分析工程实战教程(汇总篇)最近陆续写了数据分析工程相关的系列博客，主要包括dbt-core相关的实战教程。本文是阶段性整理回顾，希望为你学习数据工程领域知识提供帮助，后续会持续更新。

CDGA|在企业发展轨迹中，如何迅速拓宽数据应用的广度和深度在当今数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。它不仅能够帮助企业更好地理解市场和客户需求，还能够指导企业决策，提升运营效率，甚至推动产品和服务的创新。然而，要想充分发挥数据的价值，企业必须在数据应用的广度和深度上不断拓展。本文将探讨在企业发展轨迹中，如何迅速拓宽数据应用的广度和深度。

weixin_44835050

探索自动化数据清洗技术的前沿趋势在数字化时代，数据已成为企业决策的重要依据。然而，由于数据来源多样、格式不一、标准各异，数据质量问题普遍存在。这些问题主要包括数据不完整、数据错误、数据异常等，严重影响了数据分析结果的准确性和可靠性。因此，数据清洗成为提高数据质量、确保后续数据分析和数据挖掘顺利进行的关键环节。近年来，自动化数据清洗技术以其高效、准确的特点，逐渐成为数据清洗领域的前沿趋势。

数据清洗的具体方法有哪些？清洗数据是数据分析和机器学习项目中至关重要的一步，其目标在于识别并纠正数据集中的错误、遗漏或不一致，以提高数据质量和后续分析结果的准确性。以下是一个详细的数据清洗流程，通常包括以下几个步骤：

理解dbt artifacts及其实际应用dbt是数据分析领域的一种变革性工具，它使数据专业人员能够对仓库中的数据进行转换和建模。它的强大功能之一是生成dbt artifacts：dbt运行的结构化输出，提供对dbt项目及其操作的深入了解。

weixin_44835050

探索数据治理对网络安全的影响数据治理对网络安全具有深远的影响。以下是对这一影响的详细探索：数据治理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，包括如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。而网络安全则是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，确保系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。

安全无界：跨行业视角下的数据治理与网络安全实践在数字化转型的浪潮中，数据已成为各行各业发展的核心驱动力。随着金融、医疗、教育、制造、零售等行业的深度融合与跨界合作，数据治理与网络安全面临着前所未有的挑战与机遇。如何在跨行业的视角下，实现数据的安全共享与高效利用，成为当前亟待解决的问题。本文将从数据治理的重要性、跨行业数据互联互通的挑战、以及网络安全实践三个方面，探讨安全无界的跨行业数据治理与网络安全实践。

qingyunliushuiyu

全面解析数据治理平台：构建企业数据资产的基石数据作为企业的核心资产，他的重要性也日益凸显。随着企业的发展壮大，数据的增多同样为数据分析与治理带来难题，为了应对这类的挑战，众多行业企业纷纷建立自己的数据治理平台，以确保数据的质量、安全与合规。数聚就从多年的实施经验来分享构建数据治理平台对于企业的意义和价值。

weixin_44835050

OCR文档识别技术的优缺点OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）识别技术作为一种图像处理技术，在多个领域具有广泛的应用，但同时也存在一些局限性。以下是对OCR识别技术优缺点的详细分析：

Dbt增量策略模型实践指南参考：dbt Incremental Strategies | Indicium Engineering (medium.com)

CDGA|数据治理：企业创新发展的强劲引擎在当今这个数据驱动的时代，企业之间的竞争已经悄然转变为对数据资源的争夺与利用能力的比拼。数据，作为新的生产要素，正以前所未有的速度改变着企业的运营模式、决策方式乃至整个商业生态。而数据治理，作为确保数据质量、安全性、可用性和合规性的关键机制，正逐步成为企业创新发展不可或缺的核心能力。本文将探讨数据治理如何赋能企业，推动其在激烈的市场竞争中实现创新发展。

数据资料安全治理新时代，AI/ML 来助力！当下，数据就像是我们生活中不可或缺的一部分。我们每天都在产生和使用大量的数据，从工作中的文件到个人的照片、视频，数据无处不在。但是，你有没有想过，这些数据的安全有多重要呢？

DBT hook 实战教程本文将介绍dbt中在模型和seed级别使用post-hook的几个具体示例。dbt中的Post-hooks是一个强大而简单的特性，它在构建模型之后(如果是pre-hook，甚至在此之前)执行SQL语句。这些语句实际上(几乎)可以是任何东西，从将表复制到另一个数据库/模式，或限制记录的数量，或重新格式化seed。我们将讨论的示例是指DuckDB，但是也可以适用于其他数据库。

CDGA|利用人工智能与边缘计算显著提升数据治理效率与效果的实践案例在当今数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，随着数据量的爆炸性增长，如何高效、安全地治理这些数据成为企业面临的重要挑战。人工智能（AI）与边缘计算技术的融合，为数据治理带来了前所未有的机遇。本文将通过实际案例，探讨如何利用AI与边缘计算显著提升数据治理的效率和效果。

weixin_44835050

推动数据治理与传统产业深度融合：解锁产业升级新引擎标题：推动数据治理与传统产业深度融合：解锁产业升级新引擎在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动经济社会发展的关键生产要素。传统产业，作为国民经济的基石，正面临着前所未有的变革挑战与转型升级的机遇。数据治理，作为保障数据质量、提升数据价值、促进数据安全的重要手段，其与传统产业的深度融合，不仅是产业升级的必由之路，也是实现高质量发展的关键一环。本文将从几个维度探讨如何有效推动数据治理与传统产业的融合，解锁产业升级新引擎。

麦聪聊数据

为什么企业需要数据目录？想象一下，如果在没有目录系统的庞大图书馆里寻找一本特定的书，你可能会耗费无数个小时搜索，但最终却一无所获。

weixin_44835050

数据治理策略：确保数据资产的安全与高效利用在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，随着数据量的爆炸性增长和数据来源的多样化，如何有效地管理和利用这些数据成为企业面临的重要挑战。数据治理策略的制定和执行，正是为了解决这一问题，确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性。

入门指南 | Datavines 安装部署篇摘要：本文主要介绍基于源码部署 Datavines 和执行检查作业，内容主要分为以下几个部分：Datavines 的目标是成为更好的数据可观测性领域的开源项目，为更多的用户去解决元数据管理和数据质量管理中遇到的问题。在此我们真诚欢迎更多的贡献者参与到社区建设中来，和我们一起成长，携手共建更好的社区。

揭秘数据治理：七步工作法&十大准则全解析在数字化转型的大潮中，数据已成为企业最重要的资产之一。为了确保数据资产的有效管理和利用，企业纷纷实施数据治理。本文将详细介绍数据治理的“七步工作法”及“十大准则”，以期为企业的数据治理实践提供指导和借鉴。