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2023年2月20日 (一) 16:31 ‎人与区块链（历史 | 编辑） ‎[6,906字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“== 胡本立：技术与人的关系新思考读《与领导干部谈区块链》 == 缩略图|'''与领导干部谈区块链''' 因为经历和工作的关系，近年来我一直在思考技术与人的关系问题。当我拿到黄震教授的著作《与领导干部谈区块链》时，迅速“燃起”了阅读兴趣，但有两个疑问值得深究：为什么是由一位社会科学领域的专家来讲…”）标签：可视化编辑
2023年2月19日 (日) 16:13 ‎证券期货业数据模型第4部分（历史 | 编辑） ‎[7,292字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“证券期货业数据模型第4部分：基金公司逻辑模型 JR/T 0176.4—2022 证券期货业数据化程度相对较高，机构多、类型广、交易方式多样，机构内及机构间数据交换频繁、业务发展迅速，为提高数据交换效率、规范行业机构数据应用系统建设、推进行业数据标准化水平，证券期货行业组织开展了行业数据模型建设工作，旨在清晰描述整个市场的数据流向、…”）标签：可视化编辑
2023年2月19日 (日) 16:04 ‎证券期货业数据模型第3部分（历史 | 编辑） ‎[7,912字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“证券期货业数据模型第3部分 JR/T 0176.3—2021 证券期货业数据化程度相对较高，机构多、类型广、交易方式多样，机构内及机构间数据交换频繁、业务发展迅速，为提高数据交换效率、规范行业机构数据应用系统建设、推进行业数据标准化水平，证券期货行业组织开展了行业数据模型建设工作，旨在清晰描述整个市场的数据流向、数据名称、数据定义…”）标签：可视化编辑
2023年2月19日 (日) 15:57 ‎证券期货业数据模型第1部分（历史 | 编辑） ‎[9,097字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“证券期货业数据模型第1部分 JR/T 0176.1—2019 证券期货业数据化程度相对较高，机构多、类型广、交易方式多样，机构内及机构间数据交换频繁、业务发展迅速，为提高数据交换效率、规范行业机构数据应用系统建设、提升行业数据标准化水平，证券期货行业组织开展了行业数据模型建设工作，旨在清晰描述整个市场的数据流向、数据名称、数据定义…”）标签：可视化编辑
2023年2月19日 (日) 14:45 ‎人与数据（历史 | 编辑） ‎[11,338字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“== 胡本立：以人为中心的数据观 == 近年来人们关于数据的讨论，大多都涉及带有“数据”的复合名词，如“数据经济”“数据金融”“智能数据”“数据资产”“数据安全”“数据治理”“数据质量”“数据要素”等，但人们却很少讨论数据究竟是什么。如果对数据究竟是什么没有进一步的了解和认识，那么这会影响到我们对上述复合名词所代表的…”）标签：可视化编辑
2023年2月19日 (日) 08:46 ‎证券期货业数据分类分级指引（历史 | 编辑） ‎[11,363字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“中华人民共和国金融行业标准 JR/T 0158—2018 我国证券期货市场信息化程度起点较高，随着近年来信息技术进步与行业内应用程度进一步加深，包括行业主管部门(或监管机构)直接管理的行业机构（简称“会管单位”）及证券期货基金经营机构在内的各类市场主体都沉淀了大量数据。一方面，需要有效甄别合理化的数据使用需求，明确关键环节的技术标…”）标签：可视化编辑
2023年2月18日 (六) 17:44 ‎银行业金融机构数据治理指引（历史 | 编辑） ‎[13,683字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“中国银行保险监督管理委员会关于印发银行业金融机构数据治理指引的通知银保监发〔2018〕22号各银监局，机关各部门，各政策性银行、大型银行、股份制银行，邮储银行，外资银行，金融资产管理公司，其他会管金融机构：现将《银行业金融机构数据治理指引》印发给你们，请遵照执行。 2018年5月21日 === 第一章总则 === 第一条为指导银行业…”）标签：可视化编辑
2023年2月18日 (六) 08:10 ‎DGI数据治理框架（历史 | 编辑） ‎[27,139字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“本文为数据治理研究所（DGI）发布的《数据治理框架》，译者不详，欢迎主动联系！ === '''摘要''' === 对不同的人来说，数据治理的含义也不尽相同。正是这种模糊性增加了数据治理的难度。一个好的框架能够帮我们对复杂模糊的概念做清晰的梳理，明确目标与行动计划，提高项目成功率。 DGI数据治理框架的优势： * 清晰化 * 确保工作投入的汇报…”）标签：可视化编辑最初创建为“DGI”
2023年2月18日 (六) 07:17 ‎IOMM （历史 | 编辑） ‎[4,978字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“2020年中国信通院牵头行业各单位，发布了企业数字化成熟度模型IOMM标准体系。 '''整体概述''' 缩略图|IOMM标准体系缩略图|IOMM总体概况为应对愈加复杂的企业内外部环境和转型挑战，中国信通院在前期工作基础上，经过2年迭代发展，形成了企业数字化成熟度模型IOMM 2.0体系，本次发布的是《企业数字化成熟度模型IOMM标…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 16:01 ‎DCMM数据退役（历史 | 编辑） ‎[3,032字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“13.4 数据退役 13.4.1 概述数据退役是对历史数据的管理.根据法律法规、业务、技术等方面需求对历史数据的保留和销毁,执行历史数据的归档、迁移和销毁工作,确保组织对历史数据的管理符合外部监管机构和内部业务用户的需求.而非仅满足信息技术需求. 13.4.2 过程描述过程描述如下: a) 数据退役需求分析,向公司管理层、各领域业务用户调研…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 16:00 ‎DCMM数据运维（历史 | 编辑） ‎[2,991字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“13.3数据运维 13.3.1 概述数据运维是指数据平台及相关数据服务建设完成上线投入运营后,对数据采集、数据处理、数据存储等过程的日常运行及其维护过程,保证数据平台及数据服务的正常运行,为数据应用提供持续可用的数据内容。 13.3.2 过程描述过程描述如下: a) 制定数据运维方案,根据组织数据管理的需要,明确数据运维的组织,制定统一的…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:59 ‎DCMM数据设计和开发（历史 | 编辑） ‎[3,258字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“13.2数据设计和开发 13.2.1 概述数据设计和开发是指设计、实施数据解决方案,提供数据应用.持续满足组织的数据需求的过程. 数据解决方案包括数据库结构、数据采集、数据整合、数据交换、数据访问及数据产品(报表、用户视图)等. 13.2.2过程描述过程描述如下: a) 设计数据解决方案.设计数据解决方案包括概要设计和详细设计,其设计内容主要…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:57 ‎DCMM数据需求（历史 | 编辑） ‎[3,451字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“13.1.1 概述数据需求是指组织对业务运营、经营分析和战略决策过程中产生和使用数据的分类、含义、分布和流转的描述.数据需求管理过程识别所需的数据,确定数据需求优先级并以文档的方式对数据需求进行记录和管理。 13.1.2 过程描述过程描述如下: a) 建立数据需求管理制度,明确组织数据需求的管理组织、制度和流程; b) 收集数据需…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:56 ‎DCMM指标数据（历史 | 编辑） ‎[2,857字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“12.4.1 概述指标数据是组织在经营分析过程中衡量某一个目标或事物的数据,一般由指标名称、时间和数值等组成.指标数据管理指组织对内部经营分析所需要的指标数据进行统一规范化定义、采集和应用.用于提升统计分析的数据质量。 12.4.2过程描述过程描述如下: a) 根据组织业务管理需求,制定组织内指标数据分类管理框架,保证指标分类框架…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:55 ‎DCMM数据元（历史 | 编辑） ‎[2,514字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“12.3.1 概述通过对组织中核心数据元的标准,使数据的拥有者和使用者对数据有一致的理解. 12.3.2 过程描述过程描述如下: a) 建立数据元的分类和命名规则,根据组织的业务特征建立数据元的分类规则,制定数据元的命名、描述与表示规范; b) 建立数据元的管理规范,建立数据元管理的流程和岗位,明确管理岗位职责; c) 数据元的创建,建立数…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:54 ‎DCMM参考数据和主数据（历史 | 编辑） ‎[2,771字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“12.2.1 概述参考数据是用于将其他数据进行分类的数据.参考数据管理是对定义的数据值域进行管理,包括标准化术语、代码值和其他唯一标识符,每个取值的业务定义.数据值域列表内部和跨不同列表之间的业务关系的控制,并对相关参考数据的一致、共享使用. 主数据是组织中需要跨系统、跨部门共享的核心业务实体数据。主数据管理是对主数据标准…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:51 ‎DCMM业务术语（历史 | 编辑） ‎[2,619字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“ == '''12.1 业务术语''' == 12.1.1概述业务术语是组织中业务概念的描述,包括中文名称、英文名称、术语定义等内容.业务数据管理就是制定统一的管理制度和流程,并对业务术语的创建、维护和发布进行统一的管理,进而推动业务术语的共享和组织内部的应用。业务术语是组织内部理解数据、应用数据的基础。通过对业务术语的管理能保证组织内部对…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:50 ‎DCMM数据质量提升（历史 | 编辑） ‎[2,623字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“1.4 数据质量提升 11.4.1 概述数据质量提升是对数据质量分析的结果.制定、实施数据质量改进方案,包括错误数据更正、业务流程优化、应用系统问题修复等,并制定数据质量问题预防方案,确保数据质量改进的成果得到有效保持 11.4.2 过程描述过程描述如下: a) 制定数据质量改进方案,根据数据质量分析的结果,制定数据质量提升方案; b) 数…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:49 ‎DCMM数据质量分析（历史 | 编辑） ‎[2,577字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“11.3数据质量分析 11.3.1概述数据质量分析是对数据质量检查过程中发现的数据质量问题及相关信息进行分析,找出影响数据质量的原因,并定义数据质量问题的优先级,作为数据质量提升的参考依据 11.3.2 过程描述过程描述如下: a) 数据质量分析方法和要求,整理组织数据质量分析的常用方法,明确数据质量分析的要求; b) 数据质量问题分析,深入…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:46 ‎DCMM数据质量检查（历史 | 编辑） ‎[2,346字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“11.2数据质量检查 11.2.1概述数据质量检查根据数据质量规则中的有关技术指标和业务指标、校验规则与方法对组织的数据质量情况进行实时监控,从而发现数据质量问题,并向数据管理人员进行反馈. 11.2.2过程描述过程描述如下: a) 制定数据质量检查计划,根据组织数据质量管理目标的需要,制定统一的数据质量检查计划; b) 数据质量情况剖析…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:43 ‎DCMM数据质量需求（历史 | 编辑） ‎[2,674字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“11.1 数据质量需求 11.1.1 概述数据质量需求明确数据质量目标,根据业务需求及数据要求制定用来衡量数据质量的规则.包括衡量数据质量的技术指标、业务指标以及相应的校验规则与方法。数据质量需求是度量和管理数据质量的依据,需要依据组织的数据管理目标、业务管理的需求和行业的监管需求并参考相关标准来统一制定、管理。 1.1.2 过程描…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:42 ‎DCMM数据安全审计（历史 | 编辑） ‎[2,928字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“10.3 数据安全审计 10.3.1概述数据安全审计是一项控制活动,负责定期分析、验证、讨论、改进数据安全管理相关的政策、标准和活动.审计工作可由组织内部或外部审计人员执行,审计人员应独立于审计所涉及的数据和流程.数据安全审计的目标是为组织以及外部监管机构提供评估和建议。 10.3.2 过程描述过程描述如下: a) 过程审计,分析实施规…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:41 ‎DCMM数据安全管理（历史 | 编辑） ‎[3,359字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“10.2数据安全管理 10.2.1 概述数据安全管理是在数据安全标准与策略的指导下,通过对数据访问的授权、分类分级的控制、监控数据的访问等进行数据安全的管理工作,满足数据安全的业务需要和监管需求,实现组织内部对数据生存周期的数据安全管理。 10.2.2过程描述过程描述如下: a) 数据安全等级的划分.根据组织数据安全标准,充分了解组织数…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:40 ‎DCMM数据安全策略（历史 | 编辑） ‎[2,126字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“10.1 数据安全策略 10.1.1 概述数据安全策略是数据安全的核心内容,在制定的过程中需要结合组织管理需求、监管需求以及相关标准等统一制定。 10.1.2 过程描述过程描述如下: a) 了解国家、行业等监管需求,并根据组织对数据安全的业务需要,进行数据安全策略规划,建立组织的数据安全管理策略; b) 制定适合组织的数据安全标准,确定数据安…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:39 ‎DCMM数据服务（历史 | 编辑） ‎[2,754字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“9.3 数据服务 9.3.1 概述数据服务是通过对组织内外部数据的统一加工和分析,结合公众、行业和组织的需要,以数据分析结果的形式对外提供跨领域、跨行业的数据服务.数据服务是数据资产价值变现最直接的手段.也是数据资产价值衡量的方式之一.通过良好的数据服务对内提升组织的效益,对外更好的服务公众和社会。数据服务的提供可能有多种形…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:37 ‎DCMM数据开放共享（历史 | 编辑） ‎[2,565字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“9.2数据开放共享 9.2.1 概述数据开放共享是指按照统一的管理策略对组织内部的数据进行有选择的对外开放,同时按照相关的管理策略引入外部数据供组织内部应用.数据开放共享是实现数据跨组织、跨行业流转的重要前提, 也是数据价值最大化的基础 9.2.2过程描述过程描述如下: a) 梳理开放共享数据,组织需要对其开放共享的数据进行全面的梳理…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:36 ‎DCMM数据分析（历史 | 编辑） ‎[2,601字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“9.1 数据分析 9.1.1 概述数据分析是对组织各项经营管理活动提供数据决策支持而进行的组织内外部数据分析或挖掘建模,以及对应成果的交付运营、评估推广等活动.数据分析能力会影响到组织制定决策、创造价值、向用户提供价值的方式。 9.1.2 过程描述过程描述如下: a) 常规报表分析,按照规定的格式对数据进行统一的组织、加工和展示; b)…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:35 ‎DCMM元数据管理（历史 | 编辑） ‎[3,601字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“8.4 元数据管理 8.4.1 概述元数据管理是关于元数据的创建、存储、整合与控制等一整套流程的集合。 8.4.2过程描述过程描述如下: a) 元模型管理,对包含描述元数据属性定义的元模型进行分类并定义每一类元模型,元模型可采用或参考相关国家标准; b) 元数据集成和变更,基于元模型对元数据进行收集,对不同类型、不同来源的元数据进行集…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:34 ‎DCMM数据集成与共享（历史 | 编辑） ‎[2,311字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“8.3 数据集成与共享 8.3.1 概述数据集成与共享职能域是建立起组织内各应用系统、各部门之间的集成共享机制,通过组织内部数据集成共享相关制度、标准、技术等方面的管理,促进组织内部数据的互联互通. 8.3.2 过程描述过程描述如下: a) 建立数据集成共享制度,指明数据集成共享的原则、方式和方法; b) 形成数据集成共享标准,依据数据集…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:33 ‎DCMM数据分布（历史 | 编辑） ‎[3,028字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“8.2 数据分布 8.2.1 概述数据分布职能域是针对组织级数据模型中数据的定义,明确数据在系统、组织和流程等方面的分布关系,定义数据类型,明确权威数据源,为数据相关工作提供参考和规范.通过数据分布关系的梳理,定义数据相关工作的优先级,指定数据的责任人,并进一步优化数据的集成关系 8.2.2 过程描述过程描述如下: a) 数据现状梳理,对应…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:28 ‎DCMM数据模型（历史 | 编辑） ‎[3,778字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“8.1数据模型 8.1.1 概述数据模型是使用结构化的语言将收集到的组织业务经营、管理和决策中使用的数据需求进行综合分析,按照模型设计规范将需求重新组织. 从模型覆盖的内容粒度看.数据模型一般分为主题域模型、概念模型、逻辑模型和物理模型.主题域模型是最高层级的、以主题概念及其之间的关系为基本构成单元的模型,主题是对数据表达事…”）标签：可视化编辑最初创建为“数据模型”
2023年2月16日 (四) 15:27 ‎DCMM数据治理沟通（历史 | 编辑） ‎[3,242字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“7.3.1 概述数据治理沟通旨在确保组织内全部利益相关者都能及时了解相关政策、标准、流程、角色、职责、计划的最新情况,开展数据管理和应用相关的培训,掌握数据管理相关的知识和技能.数据治理沟通旨在建立与提升跨部门及部门内部数据管理能力,提升数据资产意识,构建数据文化. 7.3.2过程描述过程描述如下: a) 沟通路径,明确数据管理…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 15:26 ‎DCMM数据制度建设（历史 | 编辑） ‎[3,176字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“7.2.1 概述保障数据管理和数据应用各项功能的规范化运行,建立对应的制度体系.数据制度体系通常分层次设计,遵循严格的发布流程并定期检查和更新.数据制度建设是数据管理和数据应用各项工作有序开展的基础,是数据治理沟通和实施的依据 7.2.2 过程描述过程描述如下: a) 制定数据制度框架,根据数据职能的层次和授权决策次序,数据制度框…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 11:09 ‎DCMM数据治理组织（历史 | 编辑） ‎[2,915字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“7.1 数据治理组织 7.1.1 概述数据治理组织包括组织架构、岗位设置、团队建设、数据责任等内容,是各项数据职能工作开展的基础.对组织在数据管理和数据应用行使职责规划和控制,并指导各项数据职能的执行,以确保组织能有效落实数据战略目标 7.1.2过程描述过程描述如下: a) 建立数据治理组织,建立数据体系配套的权责明确且内部沟通顺畅…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 10:54 ‎DCMM数据战略评估（历史 | 编辑） ‎[3,380字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“6.3.1 概述数据战略评估过程中应建立对应的业务案例和投资模型.并在整个数据战略实施过程中跟踪进度, 同时做好记录供审计和评估使用 6.3.2 过程描述过程描述如下: a) 建立任务效益评估模型,从时间、成本、效益等方面建立数据战略相关任务的效益评估模型; b) 建立业务案例,建立了基本的用例模型、项目计划、初始风险评估和项目描述,能…”）标签：可视化编辑最初创建为“数据战略评估”
2023年2月16日 (四) 10:53 ‎DCMM数据战略实施（历史 | 编辑） ‎[2,857字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“6.2 数据战略实施 6.2.1 概述组织完成数据战略规划并逐渐实现数据职能框架的过程。实施过程中评估组织数据管理和数据应用的现状,确定与愿景、目标之间的差距;依据数据职能框架制定阶段性数据任务目标,并确定实施步骤。 6.2.2 过程描述过程描述如下: a) 评估准则,建立数据战略规划实施评估标准,规范评估过程和方法; b) 现状评估.对…”）标签：可视化编辑最初创建为“数据战略实施”
2023年2月16日 (四) 10:26 ‎DCMM数据战略规划（历史 | 编辑） ‎[2,595字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“=== 概述 === 数据战略规划是在所有利益相关者之间达成共识的结果。从宏观及微观两个层面确定开展数据管理及应用的动因.并综合反映数据提供方和消费方的需求. === 过程描述 === 过程描述如下: a) 识别利益相关者.明确利益相关者的需求; b) 数据战略需求评估,组织对业务和信息化现状进行评估,了解业务和信息化对数据的需求; c) 数据战…”）标签：可视化编辑最初创建为“数据战略规划”
2023年2月16日 (四) 09:51 ‎DCMM （历史 | 编辑） ‎[4,996字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“数据管理能力成熟度评估模型（GB/T 36073-2018）本标准给出了数据管理能力成熟度评估模型以及相应的成熟度等级,定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期等8个能力域。本标准适用于组织和机构对数据管理能力成熟度进行评估。 DCMM包含8个数据管理能力域.每个能力域包括若干数据管理领域…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 08:57 ‎企业数据架构（历史 | 编辑） ‎[865字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“数据架构定义了对组织非常重要的元素标准和设计要求。设计中包括对数据的业务描述，以及数据的收集、存储、整合、移动和分布规范。此外企业的数据架构师必须设计整理企业级的数据模型（包括数据结构和数据规范）和数据流。 *企业数据模型：企业数据模型是一个整体的、企业级的、独立实施的'''概念或逻辑数据模型'''，为企业提供通用的、…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 03:18 ‎可建模的数据类型（历史 | 编辑） ‎[1,131字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“Edvinsson在2013年总结，通常进行数据建模的四种类型包括： * 类别信息（Category information）：用于对事物进行分类和分配事物类型的数据。例如，按市场类别或业务部门分类的客户；按颜色、型号、大小等分类的产品；按开放或关闭分类的订单。 * 资源信息（Resource information）：实施操作流程所需资源的基本数据。例如，产品、客户、供应商、设施、组…”）标签：可视化编辑
2023年2月16日 (四) 03:15 ‎数据建模的方法（历史 | 编辑） ‎[168字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“常见的数据建模方法包括： *关系建模 *维度建模 *面向对象建模 *基于事实建模 *基于时间建模 *非关系型建模”）标签：可视化编辑
2023年2月14日 (二) 03:11 ‎DAMA数据管理原则（历史 | 编辑） ‎[3,893字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“数据管理和其他形式的资产管理有共同的特征。它涉及了了解组织拥有什么数据以及可以用它完成什么，然后确定利用数据资产来实现组织目标的最佳方式。数据管理需要平衡战略、业务、技术需求，需要遵循一套原则，根据数据管理的特征来指导数据管理实践。DAMA总结了数据管理的十二原则如下： * 数据是有独特属性的资产：在数据管理中，要意…”）标签：可视化编辑
2023年2月13日 (一) 04:00 ‎SAFe术语表（历史 | 编辑） ‎[4,215字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“{| class="wikitable" !英文 !中文 |- |Agile Product Delivery |敏捷产品交付 |- |Agile Release Train (ART) |敏捷发布火车 |- |Agile Team |敏捷团队 |- |Architectural Runway |架构跑道 |- |Built-In Quality |内建质量 |- |Business Agility |业务敏捷 |- |Business and Technology |业务与技术 |- |Business Owners |业务负责人 |- |CALMR |/ |- |Capability |能力 |- |Communities of Practice(CoPs) |实践者社区 |- |Compliance |合规 |…”）标签：可视化编辑
2022年12月11日 (日) 07:56 ‎DataOps实践手册（历史 | 编辑） ‎[2,548字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“数据运营是指通过数据来分析和解决问题，利用各种数据科学技术挖掘数据价值帮助企业优化业务管理和提升决策效率。随着我国数字化转型的深入传统基于项目、人工处理的各类数据运营活动已经无法满足业务发展要求，集合了敏捷开发、精益制造以及ＤｖｅＯｐｓ理念的ＤａｔａＯｐｓ因此顺势而生并且受到了业界的广泛关注。本书总…”）标签：可视化编辑
2022年12月11日 (日) 07:51 ‎DatOps 实践手册（历史 | 编辑） ‎[2,548字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“数据运营是指通过数据来分析和解决问题，利用各种数据科学技术挖掘数据价值帮助企业优化业务管理和提升决策效率。随着我国数字化转型的深入传统基于项目、人工处理的各类数据运营活动已经无法满足业务发展要求，集合了敏捷开发、精益制造以及ＤｖｅＯｐｓ理念的ＤａｔａＯｐｓ因此顺势而生并且受到了业界的广泛关注。本书总…”）标签：可视化编辑
2022年12月6日 (二) 07:07 ‎企业数字化转型，究竟“转”什么？（历史 | 编辑） ‎[18,582字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“'''01什么是数字化转型？''' 企业数字化转型源于企业实践，目前对其缺乏一个统一的认识，学术界、业界众说纷纭。 '''图1 学术界对数字化转型的相关论述''' ''来源：作者整理'' '''企业家对数字化或数字化转型的认知：''' '''美的方洪波：'''数字化技术不再是单纯意义上的技术，技术背后驱动的是整个企业的方方面面，是对全价值链的重构……真正…”）标签：可视化编辑
2022年12月6日 (二) 06:59 ‎英国发布新版《数字战略》（历史 | 编辑） ‎[16,155字节] ‎Root（讨论 | 贡献）（创建页面，内容为“2022年6月，英国政府发布新版《数字战略》，旨在使英国成为全球开展数字创新的最佳地点，巩固英国作为全球科技超级大国的地位。《数字战略》明确了六大支柱，分别为：数字基础、创意和知识产权、数字技能和人才、资金、提升数字化水平、提高英国国际地位。亮点举措包括：构建灵活、敏捷并具前瞻性的数字监管系统；将安全置于数字经济的…”）标签：可视化编辑

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