前情提要数据模型定义：DAMA数据治理体系中将数据模型定义为一种文档形式，数据模型是用来将数据需求从业务传递到IT,以及在IT内部从分析师、建模师和架构师到数据库设计人员和开发人员的主要媒介；作用：记录数据需求和建模过程中产生的数据定义；数据建模方法：常见的数据建模方法是关系建模、维度建模、面向对象建模、基于事实建模、基于时间建模和非关系型建模；

数据切分是数据库管理中的一种技术，用于将大型数据集分割成更小、更易于管理的部分(这里要和模型训练的数据集切分分开讨论）。从宏观角度可以按照存储管理维度、业务管理维度作为数据切分依据，从微观角度可以按照字段内存储的内容维度切分。

前面我们把明细数据的处理已经做了一个详细的讲解，明细数据经过上述的处理之后，数据质量达到了一定的标准，接下来需要基于场景提取特征进行聚合的环节。

1.细分行业规上工业中小企业和专精特新中小企业“应改尽改”：每个细分行业规上工业中小企业和省级专精特新中小企业数字化水平二级及以上比例应达到90%以上，国家级专精特新“小巨人”企业数字化水平均应达到二级及以上；2.推动中小企业实施数字化转型5000家以上，实现专精特新企业数字化水平二级及以上占比达到80%，培育三类中小企业数字化转型标杆企业50家；1.中小企业实施数字化转型达到15000家以上，专

数据资产建设标准是数据资产建设的顶层标准设计，其作用是指导组织内部整体的资产建设维度和定义，需要包含的信息包含数据资产分类标准、数据资产建设手册两大维度。

常见的数据处理标准包含数据清洗标准、数据切分标准、多源数据融合标准、关联关系建设标准、标签建设标准、数据一致性处理标准、指标计算标准、其他通用标准这几大类等一系列数据处理标准。核心数据：在基础清洗规则的基础上，制定深度清洗规则，将数据清洗为高度贴合业务场景的数据，按照不同的业务需求，制定分版本分业务线的清洗规则。前情提要：数据价值管理是指通过一系列管理策略和技术手段，帮助企业把庞大的、无序的、低价

本章重点讲解关联关系建设标准关联关系是指数据记录的实体与实体、实体与时间、实体与地理信息等等维度之间的关系，在数据管理、信息检索、知识图谱构建等领域中，对实体之间的关系进行识别和定义，实体关联关系的建设对于提升数据质量、增强信息检索的准确性以及构建知识图谱等都至关重要。

本章重点讲解多源数据融合标准设计多源数据融合标准是指用于指导如何从多个数据源中整合和分析数据，以提高数据的准确性、完整性和可用性的数据处理标准。数据融合的动作是指集成多个数据源以产生比任何单独的数据源更有价值信息的过程。

前情提要：数据价值管理是指通过一系列管理策略和技术手段，帮助企业把庞大的、无序的、低价值的数据资源转变为高价值密度的数据资产的过程，即数据治理和价值变现。标准类型（6大类）：归集数据的对接标准、数据源的数据标准、数据探查维度标准、数据归集范围标准、模型设计和接入血缘标准、数据入库/湖的处理规则。归集数据的对接标准是指数据归集时的方式描述，包含库表对接、文件对接、接口服务对接、网页爬取对接、物联网系

数据价值管理是指通过一系列管理策略和技术手段，帮助企业把庞大的、无序的、低价值的数据资源转变为高价值密度的数据资产的过程，即数据治理和价值变现。