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数据安全：为什么要做数据安全？
数据安全是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。要保证数据处理的全过程安全，数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。
数据治理的3大现状及解决措施
国内企业由于经济实力不同，行业特点不同，信息化程度不同。不同行业、不同企业的数据管理和数据治理情况也不尽相同，有的行业甚至才刚刚起步。因此各行业的企业数据治理发展情况并不均衡，进行必要的数据治理是有必要的。
筛斗数据：如何定义数据提取，及其对业务的意义有哪些
数据提取不仅仅包括抓取有价值的业务信息，并编译到电子表格中以供将来使用，也可以变换业务，防止花费太多的时间在任务上，如手动数据输入，可以简单地通过一个设置来自动化完成。
要让数据发挥价值？先做好 7 步数据清理！
我们都知道干净、准确和全面可靠的数据对于出色营销的重要性。但我们当中有多少人真正做到了呢？筛斗小编为您总结了确保您拥有可靠数据所需的操作——获取数据洞察力的7个数据清理步骤！
筛斗数据治理：大数据采集技术工具及应用场景
大数据采集可以细分为数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换等过程，将分散、零乱、不统一的数据整合到一起，以一种结构化、可分析的形态加载到数据仓库中，从而为后续的数据使用奠定坚实基础。
数据提取：数据采集9个方面详解数据流程与方法
数据采集处理是大数据时代必不可少的环节，它涉及到数据的获取、清洗、存储和分析等多个方面
数据清洗-净化数据的科学与艺术
数据清洗，作为数据处理的重要环节，应当遵循一套完整的方法论。在这个方法论中，以人为本的价值理念应当置于首位。对企业而言，在维护人的权利与追求企业利润之间，应当优先考虑人的权利。数据清洗的目的是为了利润，但这种利润的追求应当建立在对技术的有效利用之上。换句话说，大数据技术的根本目的不仅仅是为企业带来利润，更重要的是提升社会效益。只有当技术利用能够提高人们的舒适感和在社会中的地位时，大数据技术才是有意义的。
筛斗数据：数据提取的数据类型
数据提取是从符合纳入要求的文献中摘录用于系统评价的数据信息，所提取信息必须是可靠、有效、无偏的。一般提取的信息有：研究编号，发表年限，纳入研究者的一般信息，样本量，设计方法，干预/暴露因素，研究类型，研究结局等
