首先，企业普遍缺乏掌握大数据技术的专业化人才，很多情况下，企业负责数据人员既要做需求，又要做开发，还要做运维。当然，也有企业选择了云数据架构解决方案，但是在购置云服务时，沿用过去的本地化部署的“超配”思维，资源过度配置，不必要的容量以及环境的可见性不良等问题，导致了云计算成本失控。从古代的“结绳记事”，到现在的“智能仪表盘”，从传统数据到网络数据，从小数据到大数据，变化的只有承载数据的载体和使用数

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

导读：元数据管理是对企业涉及的业务元数据、技术元数据、管理元数据进行盘点、集成和管理，按照科学、有效的机制对元数据进行管理，并面向开发人员、最终用户提供元数据服务，以满足用户的业务需求，对企业业务系统和数据分析平台的开发、维护过程提供支持。元数据管理是企业数据治理的基础。认识元数据元数据(Metadata)，元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是描述数据...

不同行业、不同企业的行业特点不同、企业性质不同、信息化发展程度不同、业务和管理需求不同，其数据治理的侧重点也是不一样的。企业在设计数据治理平台框架时，应从企业的实际需求和发展需要出发，设计适合企业的数据治理架构、解决企业痛点，这个过程业界最佳实践只能参照，不能照搬，最忌讳的是贪大求全。

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...

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

导读：元数据管理是对企业涉及的业务元数据、技术元数据、管理元数据进行盘点、集成和管理，按照科学、有效的机制对元数据进行管理，并面向开发人员、最终用户提供元数据服务，以满足用户的业务需求，对企业业务系统和数据分析平台的开发、维护过程提供支持。元数据管理是企业数据治理的基础。认识元数据元数据(Metadata)，元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是描述数据...

不同行业、不同企业的行业特点不同、企业性质不同、信息化发展程度不同、业务和管理需求不同，其数据治理的侧重点也是不一样的。企业在设计数据治理平台框架时，应从企业的实际需求和发展需要出发，设计适合企业的数据治理架构、解决企业痛点，这个过程业界最佳实践只能参照，不能照搬，最忌讳的是贪大求全。