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  • 数据治理:误区梳理篇


    文章目录

      • 简介
      • 误区分析
        • 误区一:客户需求不明确
        • 误区二:数据治理是技术部门的事
        • 误区三:大而全的数据治理
        • 误区四:工具是万能的
        • 误区五:数据标准难落地
        • 误区六:数据质量问题找出来了,然后呢?
        • 误区七:你们好像什么也没做?
      • 总结:


    简介

    大数据时代,数据成为社会和组织的宝贵资产,像工业时代的石油和电力一样驱动万物,然而如果石油的杂质太多,电流的电压不稳,数据的价值岂不是大打折扣,甚至根本不可用不敢用,因此,数据治理是大数据时代我们用好海量数据的必然选择。

    但大家都知道,数据治理是一项长期而繁杂的工作,可以说是大数据领域中的脏活累活,很多时候数据治理厂商做了很多工作,客户却认为没有看到什么成果。大部分数据治理咨询项目都能交上一份让客户足够满意的答卷,但是当把咨询成果落地到实处的时候,因为种种原因,很可能是另一番截然不同的风景。如何避免这种情况发生,是每一个做数据治理的企业都值得

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/zhanggqianglovec/article/details/125616761
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