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数据治理0-1阶段：核心技术能力建设与务实实践
本文聚焦于0-1阶段优先级第一的核心技术能力建设，深入探讨数据盘点与资产化、数据质量基线建立、数据安全基石筑牢三大领域的务实方法与工具选型考量，强调技术与业务的深度融合，凸显产品经理在需求转化与落地驱动中的核心价值。- 378
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数据治理：到底治什么，理什么？
在数字化时代，数据已成为企业核心资产，但数据的管理和利用却面临诸多挑战。本文深入探讨了数据治理的核心内容——“治什么”和“理什么”，全方位剖析了数据治理的关键环节，供大家参考。- 242
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数据精细化管控时代的新范式—数据血缘
本文介绍了数据血缘这一新兴技术，它记录了数据从产生、流转、加工到最终应用的整个生命周期中的所有变化和关联，帮助企业更好地进行数据管理和决策。通过数据血缘，企业可以提升数据质量、保障数据安全、优化数据资产和提高数据管理效率。- 207
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业务部门又来刁难了，数据分析师怎么办？
本文将深入探讨数据分析师在面对“不带脑子”的队友时的应对策略，从找到参照物到识别隐藏的刚性目标，提供了一系列实用的解决方案。这不仅是对数据分析职业的深刻洞察，也是对业务与数据分析融合的有益探索。- 182
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企业数据烂的像坨屎，还有救吗？
企业数据的混乱和无效性常常被比喻为“烂得像坨屎”，这种状况不仅阻碍了企业的正常运作，还可能导致内部责任推卸和效率低下。本文深入探讨了企业数据问题的根本原因，并提出了系统化的数据治理方案，以帮助企业恢复数据健康，提高数据的准确性和可用性。- 357
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超全！数据分析报告写作指南
数据分析报告是数据分析师展示其工作成果的重要方式，但很多人在撰写报告时却陷入了误区。常见的问题包括缺乏明确目的、数据准备不充分、分析方法不当等。本文将深入探讨数据分析报告的正确写作方法，从明确报告目的和思路，到数据准备、处理、分析、可视化，最后得出结论与建议。- 217
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数据治理：数据成本优化的主要方向
本文主要介绍了数据治理对于降低成本的重要性，并从多个方面提出了数据成本优化的主要方向，包括提高资源利用效率、优化存储策略、量化成本并促进优化、加强数据质量管理以及满足合规要求以保障数据安全等方面。- 204
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医疗数据新革命：ChatGPT与大数据、AI共塑医疗数据治理的未来
在现代医疗中，数据起着重要的作用，不仅仅是信息的承载，也是推动医学研究的重要资源。在AI技术的加持下，医疗数据治理会有什么样的趋势以及ChatGPT在医疗数据治理中的应用如何，一起来看看本文的总结吧。- 268
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数据治理为什么会失败（深度剖析）
在现代企业中，数据变得越来越重要，数据治理俨然已经成为现代化企业管理中不可或缺的一部分。本文总结了数据治理失败的原因以及如何防止数据治理失败的措施，希望对你有所帮助。- 436
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数据治理
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