注：本文于2019年1月31日发表于微信公众号 谈数据（learning-bigdata）在和一些客户、同事聊数据的时候，发现好多人对于数据相关的一些概念、作用并不是很清楚。这里我针对自己工作接触和学习积累的一些内容给大家做一个总结和分享。如有偏颇，请斧正！1、数据元1.1 标准定义[GB/T 18391.1－2002，定义3.14] ，用一组属性描述定义、标识、表示和允许值的数据单元，数...

一、什么是思维？思维最初是人脑借助于语言对客观事物的概括和间接的反应过程。思维以感知为基础又超越感知的界限。通常意义上的思维，涉及所有的认知或智力活动。它探索与发现事物的内部本质联系和规律性，是认识过程的高级阶段。按照思维形式，可以将思维分为：感性思维、逻辑思维和理性思维。感性思维：在直接接触外界事物时感官直接感觉到的具体。逻辑思维：逻辑思维也叫抽象思维，它主要依靠概念、判断和推理进行思维，...

现在人人都谈数字化转型。向数字化转型已经成了企业和组织特别重视的一项变革行动。数字技术使得市场竞争更加激烈，它在颠覆众多行业的同时，也带来了许多机会。数字技术带来的机遇也不言而喻。麦肯锡的研究表明，各大企业纷纷摩拳擦掌、满怀雄心壮志，希望在未来三到五年内通过数字举措实现5%-10%，甚至更高的年增长率和成本效率。为了更准确地了解当今企业所面临的数字挑战，麦肯锡对全球 150家企业进行了深入诊断调查

截至2019年6月，我国省级、地级地方政府已基本完成机构改革任务，在全国31个省级行政区中，共有18个省（直辖市、自治区）设有省级大数据管理机构，占比58%，它们分别是北京、天津、内蒙古、吉林、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、广东、广西、重庆、贵州、陕西和海南。从行政法原理分析，大数据行政管理职能应当包括制定大数据领域的法律法规和规范性文件的行政立法权等抽象行政行为，以及行政命令、

现在人人都谈数字化转型。向数字化转型已经成了企业和组织特别重视的一项变革行动。数字技术使得市场竞争更加激烈，它在颠覆众多行业的同时，也带来了许多机会。数字技术带来的机遇也不言而喻。麦肯锡的研究表明，各大企业纷纷摩拳擦掌、满怀雄心壮志，希望在未来三到五年内通过数字举措实现5%-10%，甚至更高的年增长率和成本效率。为了更准确地了解当今企业所面临的数字挑战，麦肯锡对全球 150家企业进行了深入诊断调查

转载请注明，作者：石秀峰，公众号：learning-bigdata（谈数据）导读：提到“标准”二字，我们第一时间能够想到的就是一系列的标准化文档，例如：产品设计标准、生产标准、质量检验标准、库房管理标准、安全环保标准、物流配送标准等，这些标准有国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等。而我们所说的数据标准却不单单是指与数据相关的标准文件，数据标准是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范...

前言：不是做数仓的，但是也需要了解数仓的知识。其实分层好多因人而异，问了同事好多分层的区别也不是很清晰。所以后续有机会还是跟数仓的同事碰一下吧~一. 各种名词解释1.1 ODS是什么？ODS层最好理解，基本上就是数据从源表拉过来，进行etl，比如mysql 映射到hive，那么到了hive里面就是ods层。ODS 全称是 Operational Data Store，操作数据存储.“面向主题的”，

本栏目的首发平台是微信公众号，欢迎扫描下方二维码关注，干货文章第一时间送达！作者丨石秀峰来源丨谈数据（ID：learning-bigdata）全文共4537个字，建议阅读需12分钟早上好呀！紧张的一周正式开始了，祝大家工作愉快，生活开心！在上一篇《DGI数据治理框架介绍 全文翻译》中有朋友反应说这个治理框架的确很实用，但是英文翻译过来的内容读起来有点费劲，希望谈数据能通俗的解读一下，于是就有了这篇

来源：谈数据，作者：石秀峰全文共3096个字，建议阅读5分钟Hi，大家好！之前写过一篇文章《一文讲透，工业企业的物料主数据管理》，时隔了一年多，突然公众号后台收到一条消息：石老师看了您工业企业物料主数据管理的文章受益匪浅，能不能讲讲商品主数据怎么管？这么好的问题，那必须安排呀！今天就我们就来聊一聊商品主数据，提纲如下：1、什么是商品主数据2、商品主数据中的两个重要概念：SPU、SKU3、商品编码与

当下，大数据的“堰塞湖”已经形成，数据治理问题迫在眉睫。传统的治理概念来自政府、企业、IT领域，数据治理既有其一般性，也有其特殊性。本文提出数据治理的根本保障在于增加大数据价值实现过程的透明性。区块链凭借去中心、公开透明和不可篡改的特性与大数据价值实现的透明性需求相契合，能够克服当前数据治理存在的问题，为数据治理提供了新的解决思路。同时，基于区块链实现数据治理也面临诸多挑战。大数据时代，数据源源不