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搜索"数据治理"的相关结果, 共164条

6页智慧医疗数据集成平台设计方案
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2024-02-27 233 2.69MB 6 页

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数字化 > 大数据 > 数据治理
数据质量管理(DQC)
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数据质量管理(DQC)大数据私房菜进击吧大数据美团数据专家-老徐数据质量概述PART01评价方法PART02数据质量管理PART03数据质量愿景PART04CONTENTS数据质量概述PART01基本概念数据质量管理（DataQualityManagement），是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高数据质量管理不是一时的数据治理手段，而是循环的管理过程。其终极目标是通过可靠的数据，提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益影响...

2024-02-27 230 6.93MB 23 页

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数字化 > 大数据 > 数据治理
管理分析类数据标准（指标）模板_v1.0_20170503

日期版本号修订内容修订方式修订人5/3/2017v1.0模板新建数据治理项目组完成修改状态（完成/计划）管理分析类数据标准序号指标名称指标编码单位指标类别-大类指标类别-小类指标类别-细类管理分析类数据标准指标计算规则常用维度数据类型生成频率指标说明来源系统管理部门...

2024-02-27 213 14.09KB 4 页

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数字化 > 大数据 > 数据标准
企业数据治理之数据标准管理
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企业数据治理之数据标准管理

2024-02-27 241 17.29MB 19 页

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数字化 > 大数据 > 数据标准
数据治理与标准推动数据成为“金矿”

数据治理与标准推动数据成为“金矿”2免责声明：本公众号所载文章为本公众号原创或根据网络搜索下载编辑整理，文章版权归原作者所有，仅供读者学习、参考，禁止用于商业用途。如有侵权，请及时通过公众号消息告知，本公众号将第一时间删除处理。3Part1工业互联网与数据中台智能制造的基础是数据、模型与知识物理工厂智能工厂Smart数据可视流程自动化风险可控仿真预测智能决策业务模型知识经验数字工厂（Digitaltwins）数字映射智能化特征：1、构建起业务模型通过人工智能技术取代人的介入；2、人机协作，利用人的智能来体现整体系统的智能；数据、集成、业务模型是核心5异构成熟系统异构设备外部供应链数据存储层资源...

2024-02-27 261 5.68MB 23 页

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数字化 > 大数据 > 数据标准
2021.1.27 数据治理标准汇总

编号名称1信息技术的组织治理ISO/IEC2ISO/IEC3ISO/IEC4ISO/IEC5ISO/IEC6ISO/IEC标准号发布单位ISO/IEC38500：2015信息技术IT治理实施指南ISO/IECTS38501：2015信息技术IT治理框架和模型ISO/IECTR38502：2017信息技术治理信息技术治理中基于原则的标准的指南ISO/IECTR38504：2016信息技术-IT治理-数据治理第1部分：ISO/IEC38500在数据治理中的应用ISO/IEC38505-1：2017信息技术-IT治理-数据治理第2部分ISO/IEC38505-1对数据管理的影响ISO/IEC3850...

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数字化 > 大数据 > 数据标准
数据治理标准规范文档
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数据治理标准规范文档

2024-02-27 177 3.01MB 15 页

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数字化 > 大数据 > 数据标准
数据治理标准化白皮书
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数据治理标准化白皮书

2024-02-27 231 1.93MB 34 页

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数字化 > 大数据 > 数据标准
标准-政务数据治理-流程规范
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SCIEICS350.240CCSA70智慧城市产业生态圈联盟标准SCIE004—2021政务数据治理流程规范Processspecificationforgovernmentdatagovernance2021-03-31发布2021-03-31实施智慧城市产业生态圈发布SCIESCIE004—2021I目次前言.................................................................................II1范围...........................................................

2024-02-27 272 747.34KB 13 页

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数字化 > 大数据 > 数据标准
译文_中国政府的数据战略：创建国家主导的市场
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中国的数据战略创建国家主导的市场通过卡米尔·布列诺中国物流布鲁塞尔办事处项目负责人/负责人介绍2019年和2020年，欧盟、英国和美国发布了数据治理战略文件，承认数据对其经济发展和国家安全的重要性。四个相互竞争的目标以不同的侧重点主导着这些数据战略：创新（利用数据创造新的商业模式并促进经济增长）；安全（确保敏感数据不被敌对的外国势力使用）；隐私（保护公民不被滥用个人数据）；以及监控（使用数据监控公民和公司的行为）。(1)在过去两年中，中国一直在定义自己的数据战略和治理机制，并在与西方同行实现相同的四个竞争目标的同时，采取了一种创新的方法。虽然学者、决策者、行业说客和国家机构仍在讨论具体的数据治...

2024-02-27 225 120.41KB 29 页

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研究报告 > 数字化 > 大数据

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