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筛斗数据：数据提取，构建企业竞争优势的秘密武器

数据提取是指从各种数据源中收集、整理、转换和加载数据的过程。随着企业业务的不断扩展和复杂化，数据提取的需求也日益增长。通过有效的数据提取，企业可以深入了解市场和客户需求：通过提取市场数据、用户行为数据等，企业可以更加准确地把握市场动态和客户需求，为产品开发和营销策略提供有力支持。优化运营和决策：提取企业内部运营数据，如生产、销售、库存等，有助于企业优化运营流程，提高决策效率。 创新产品和服务：通过数据分析，企业可以发现新的市场机会，创新产品和服务，满足客户的个性化需求。

数据治理 2024年06月25日 1 点赞 0 评论 702 浏览

数据安全不可或缺的基础工程：分级分类治理

数据安全的保护对象是数据。只有对数据具有基本认知后，才可以施加适当的数据保护方案。如果不知道数据在哪儿，数据安全显然是空谈。而当我们对数据的安全保护一概而论时，数据必然会面临保护过度或保护不足的问题，数据的使用也会受到很大的影响。

数据安全 2024年03月04日 212 点赞 0 评论 713 浏览

智能数据净化：筛斗数据如何助力企业实现数据价值最大化

筛斗数据公司通过智能数据净化技术，为企业提供了从数据提取、数据治理到数据清洗的全面解决方案。这种技术不仅提升了企业的数据使用效率和价值，还为企业带来了诸多好处。随着数字化时代的不断发展，筛斗数据将继续发挥重要作用，助力企业实现数据价值最大化。

数据治理 2024年06月27日 1 点赞 0 评论 734 浏览

数据安全技术能力发展现状及挑战解析

近期数据泄露等安全事件频发，严重侵害个人信息主体权益，影响国家安全、经济发展和社会稳定。以欧盟、美国为代表的地区和国家纷纷出台个人信息保护、数据安全的法律法规和管理规范，进一步明确企业数据安全保障的责任和义务。我国也积极加强数据安全管理布局，出台《中华人民共和国网络安全法》，提高数据安全管理要求。

数据安全 2024年03月04日 215 点赞 0 评论 740 浏览

筛斗数据：解锁数据潜力的金钥匙——高效数据提取与清洗解决方案

在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，原始数据往往包含着噪声、冗余和不一致性，这使得数据难以直接用于分析或决策。因此，高效的数据提取与清洗成为解锁数据潜力的关键步骤。

数据治理 2024年06月27日 1 点赞 0 评论 742 浏览

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。

数据治理 2024年03月22日 2 点赞 0 评论 758 浏览

第四篇专家解读《数据安全法》40个要点｜如何实现数据“可用不可见”的安全目标

随着经济数字化、政府数字化、企业数字化的建设，数据已经成为我国政府和企业最核心的资产。随着合资企业、跨境贸易、多厂商全球合作的模式变迁，数据开始在企业与企业之间、政府与企业之间以及国与国之间流转、融合、使用。

数据安全 2024年03月05日 215 点赞 0 评论 762 浏览

AI时代的数据治理之道：构建智能化新生态的思考

随着人工智能（AI）技术的快速发展，数据已成为驱动AI应用的核心要素。然而，数据治理在AI时代面临着前所未有的挑战和机遇。如何构建面向AI时代的数据治理新生态，既确保数据的合规性、安全性、隐私性，又能够充分发挥数据的价值，成为当前亟待解决的问题。

数据治理 2024年03月15日 216 点赞 0 评论 764 浏览

数据治理就是数据建模？

数据治理是对数据管理权力的执行和落实。数据建模可以被认为是对数据定义权力的执行和实施。数据建模这门学问涉及到在'正确'的时间，由'正确'的人，为组织定义'正确'的数据，这就是数据治理的本质。

数据治理 2024年03月05日 2 点赞 0 评论 786 浏览

数据清洗流程包括哪些步骤？

数据清洗 2024年03月05日 215 点赞 0 评论 789 浏览