企业级数据治理服务从数据混乱到数据可管、可用、可增长

终于有人把数据仓库讲明白了！

数据仓库（Data Warehouse，DW）是专门为支持企业决策分析而设计、构建的大型数据存储系统。它会将分散在财务系统、CRM、生产系统、供应链系统等各个业务源头的数据，通过系统化的抽取、清洗、转换与整合流程，形成统一、一致、面向主题且能反映历史变迁的高质量数据集合。

2025-12-24 · 389 次浏览

解读2026年全国数据工作八大重点任务！

近日，全国数据工作会议在京召开。会议以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，认真落实中央经济工作会议部署、全国发展和改革工作会议要求，总结2025年数据工作，部署2026年重点任务。

2026-01-12 · 415 次浏览

算力为何重要?

在数字化浪潮席卷全球的今天，算力正在为人工智能发展提供有力支撑。党的二十届四中全会强调，加快人工智能等数智技术创新，突破基础理论和核心技术，强化算力、算法、数据等高效供给。这一重要部署，凸显出算力在国家战略布局中的重要地位。

2025-12-20 · 419 次浏览

大数据不只是 “海量数据”，更是驱动时代的创新引擎

大数据的价值，早已超越技术本身，深度融入各行各业的核心场景，成为产业升级的 “隐形引擎”。

2025-11-22 · 515 次浏览

数据池塘资源这一理论的出现对数据治理工作有哪些影响

数据治理

2024-12-19 · 767 次浏览

企业数据治理需要注意什么？

数据治理是一个持续性的服务，而不是一个有着明确范围的一锤子买卖。不能只依靠发现问题之后去处理，更应有前瞻意识，时刻保持监督与检查。我们唯一能做的是根据业务发展和产品迭代状况，及时调整数据治理的规则。

2024-03-25 · 775 次浏览

数据治理的制胜法宝：筛斗数据技术在现代企业管理中的应用

在数据治理的新时代，“筛斗数据”技术以其卓越的数据提取、治理和清洗能力成为了现代企业管理中的制胜法宝。通过高效精准的数据提取、全面覆盖的数据治理和强大的数据清洗能力，“筛斗数据”技术不仅提高了企业数据的质量和价值还推动了企业数据价值的释放和业务的创新发展。未来随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，“筛斗数据”技术将继续引领企业探索数据治理的新高度共同开启数据驱动的新篇章。

2024-07-05 · 807 次浏览

[转]国家发展改革委等部门关于促进数据产业高质量发展的指导意见

数据产业是利用现代信息技术对数据资源进行产品或服务开发，并推动其流通应用所形成的新兴产业，包括数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理和数据基础设施建设等。发展数据产业是深化数据要素市场化配置改革、构建以数据为关键要素的数字经济的重要举措，是推进国家大数据战略、加快建设数字中国的重要支撑。为贯彻落实党中央、国务院决策部署，促进数据产业高质量发展，现提出以下意见。

2025-01-07 · 809 次浏览

数据治理：验证数据质量的步骤有哪些

验证数据质量是确保数据在收集、处理、存储和使用过程中保持准确性和可靠性的关键过程。通过以上步骤，可以有效地验证数据质量，确保数据在后续的分析、决策和业务运营中发挥出最大的价值。

2024-08-28 · 809 次浏览