数据清洗治理 - 数据治理与数据清洗的关系
如何有效的进行数据治理和数据管控？
数据治理和数据管控这几年确实越来越受到各方的重视，它们其实有一定相似性和侧重点。数据治理往往需包含整个数据生命周期，从创建到消亡的全过程。因此进行有效的数据治理，主要步骤有：建立数据治理委员会、制定数据治理的框架、数据治理方案...
数据治理有哪些好的平台工具？
中翰软件是一家专注数据治理长达15年的企业，他公司的企业数据治理平台技术成熟，可以解决不同企业的数据问题。
如何实现成功的数据治理？
如今，大数据正在社会的各行各业发挥着越来越重要的作用，数据已成为企业的核心资产和重要战略资源，是重要的生产因素。但是数据中存在着各种各样的数据问题。 1.业务系统缺少唯一标准：数据多样化缺少数据标准，对表字段的命名随意性强， 定义...
数据清洗在数据科学中扮演什么角色？
很辛苦，但技术含量又不高，又不可或缺 数据科学中80%的劳动都是数据清洗和整理。 但清洗过程因为数据多样也没办法用统一方法，因此没有抽象得出理论 没有清洗数据挖掘没法完成，所以不可或缺
电力企业如何做好数据治理？
1.建立统一的数据标准。目前存在各业务部门标准不统一，部门之间数据标准矛盾或者相互混淆的情况，导致部门间数据交换，数据共享比较困难。建立统一的数据标准有助于对数据进行统一规范的管理，消除各部门间的数据壁垒，方便数据的共享，另外数...
数据管理的反洗黑钱
数据管理是反洗黑钱 (AML) 的核心所在金融服务提供商需要比以往任何时候都要更加深入地了解他们的客户。洗黑钱是许多政府在打击犯罪和恐怖主义时考虑的一个主要问题，正因如此，他们已针对其管辖范围内运营的金融服务组织发布了众多指南。数据管...
如何进行大数据分析及处理？
探码科技大数据分析及处理过程 数据集成：构建聚合的数据仓库 将客户需要的数据通过网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入等进行全位实时的汇总采集，为企业构建自由独立的数据库。消除了客户数据获取不充分，不及时的问题。目...
大数据需要什么样的人才？
大数据需要以下六类人才： 一、大数据系统研发工程师。 这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测...
企业如何有效的进行主数据管理？
企业主数据治理主要分为4个阶段：主数据规划阶段、主数据标准梳理阶段、主数据治理阶段、主数据平台落地阶段。 1.主数据规划阶段 主数据规划阶段是主数据管理的第一个阶段，这个阶段的工作一般都是主数据管理的顶层工作。该阶段的工作包括制定主...
我是自己在网上买了一些室内空气净化检测治理设备...
石家庄室内空气治理价格合理吗？对于这个问题石家庄室内空气治理定点企业石家庄比好更好环保工程有限公司高级工程师张工介绍说：有些客户在电话咨询时，总是对室内空气治理的费用产生疑问，有部分家庭客户认为 40~80 元 / 平方米（建筑面积）的...
