本文基于数据管理能力成熟度评估模型( DCMM) ,以大型钢铁联合企业某钢铁集团全流程数据治理为实践案例,系统阐述了全流程数据治理体系的构建路径,并深入剖析了数据治理在企业降本提质增效带来的显著成效,旨在为同行业企业提供一套可借鉴的全流程数据治理体系构建方案,推动钢铁行业整体的数字化转型进程,实现高质量发展。
据治理体系构建
2025-07-11
揭示了数据在工业流程各环节创造价值的路径,构建了工业数据价值形成理论模型,分析了工业场景下的数据资产不同评估方法的利弊,并对工业数据价值评估发展提出了展望。
工业场景数据
2025-07-07
在现有数据整体架构、数据管控等基础上,以数据的“采、存、管、用”为主线,构建流批一体、湖仓一体的数据湖平台,为综合央企集团数字化转型提供实践参考。
数据湖工具探索
2025-06-30
深入分析面向大模型的数据治理需求,提出针对性的数据治理框架,详细阐述框架的构成要素,给出需要重点研究的关键内容,探讨未来的发展方向。
数据治理
2025-06-17
我司将于 6 月 18-20 日举办工业大数据工程师中、高级岗位人才评价认证工作,现将有关事项通知如下。
工业大数据
2025-05-08
提出了一套较为完整的工程技术数据治理技术体系及关键支撑技术,描述了主要的工程技术数据治理场景,最后介绍了工程技术数据及数据治理的应用实践。
数据全生命周期治理
2025-04-30
中国海油提出数据治理工作与数据平台建设同步推进的管理策略,在数据治理工作的实施与持续优化中,形成了一套平台化的数据治理工具产品。
2025-03-15
我司将于3月19-21日举办工业大数据工程师(中级)评价认证工作。
2025-02-11
DCMM 为数据质量管理提供了良好的模型支撑和过程指引,工业企业可参照 DCMM模型,对数据生存周期每个阶段可能出现的质量问题进行识别、度量、监控和预警等一系列管理活动,建立持续改进的数据质量管理体系。
DCMM
数据管理能力成熟度
2024-08-05
冯裕才,这个做了43年数据库的“追梦人”,终于站在了离佳境最近的时刻。
达梦数据
2024-06-12
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