数据是企业的核心资产，数据治理也是企业的核心工作之一，运用好数据能够为企业赋能。而在为企业赋能的过程中，数据分析师起到了至关重要的作用。作为初学者，理解数据治理流程能够帮助我们更好地认识数据部门各个岗位之间如何协同配合，更加清晰地认识数据分析师的岗位职责。很多初学者认为数据分析师的工作只有分析，看完本文你会对数据分析师的岗位职责有更深的认识！什么是数据治理数据治理是逐步实现数据价值的过程，具体来说

其中中草药材有着非常长远的历史，也是中药行业争议最小的产业，一般通过外部敷用或是煎煮服用，中药饮片则是将中草药材按中医药理论、中药炮制方法加工炮制后制成中药饮片，或者进一步将中药材通过机器提炼和浓缩形成单位颗粒，不再需要消费者进一步处理，而中成药是当前市场应用较广、较混繁杂的细分领域，主要是用中药传统制作方法制成的丸、散、膏、丹等剂型和用现代药物制剂技术制作的中药片剂、针剂、胶囊、口服液等专科用药

专题分析类报告其实就是我们常说的主题性质的报告，这种分析报告通常会以企业某个部门、某条业务线、产品线和事业群等作为分析目标，比如销售业务分析、运营部门发展分析等，选定一个符合业务需求的专题进行分析，有较高的信息增量，能够辅助业务和管理人员对发展规划进行调整。实际上，企业的数据分析工作中，数据分析人员通常会根据报告需求方的要求来安排相应的报告类型，比方说是日报、周报还是销售分析、市场分析等，根据分析

之前的文章讲到了商业智能BI对数据的同步处理机制主要是采用T+1的方式，这部分数据我们一般把它们叫做离线数据，这些数据来自于各个业务系统。从业务系统批量抽取过来的数据要经过一系列的清洗、转换计算，才能进入商业智能BI数仓，并在最后达到分析展现，这个过程是有时间周期的，存在一个时间窗口，所以是非实时的。通常在商业智能BI项目里面，大部分的分析指标、数据是不要求做到实时的，特别是像企业的经营管理分析、

在我们想尽各种办法把数据弄进数据仓库ods层后，接下来的事情就比较有意思了，并且比较重要，对后续的数据模型建设，数据质量的保证，甚至影响管理层的决策(就问你怕不怕？)那么，对于ETL过程中的数据清洗，你一般会怎么做呢？但凡你真正的做过数仓，我认为这些都是轻车熟路的，因为这是数据研发的必经之路我在对候选人进行考察的时候，也经常会问到这个问题，主要是看一下候选人有没有真实工作经验，然后在开发过程中有没

所以问题就来了，数据分析需求由业务人员提出，但大多数业务人员对数据分析了解很浅，提出的需求也偏向口语化、日常化，没有明确的信息和目标，这就加大了数据分析的困难的，也对数据分析师的交流沟通和逻辑思维能力有了更高要求。并且业务人员很多都是有各种日报、周报、月报、年报的，但在提供数据分析需求的时候，还是不会重视这一点，所以需要数据分析师能够想到这一点，并且直面业务人员，根据梳理的指标要求提供详细信息。让

总的来说，数据中台距离业务更近，数据复用能力更强，能为业务提供速度更快的服务，数据中台在数据仓库和数据平台的基础上，将数据生产为一个个数据API服务，以更高效的方式提供给业务。该层包含DWD、DWS、DIM层，由ODS层数据加工而成，主要是完成数据加工与整合，建立一致性的维度，构建可复用的面向分析和统计的明细事实表，以及汇总公共粒度的指标。通常情况下，为了把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，一般

昨天在和一位朋友线上聊天的时候，提了一个问题，你是如何看待AI（人工智能）+BI（商业智能）这种模式和方向的，我大概来说一下我个人的看法。以我在商业智能BI项目中接触到的行业和企业，从非常传统的信息化基础比较薄弱的企业，到信息化基础比较扎实的例如金融银行等行业企业，目前还没有看到 人工智能AI+商业智能BI 有非常广泛的应用。我们首先说一下商业智能BI，即Business Intelligence

而大数据为数据要素的发现和应用提供了更广阔的空间和机遇，推动了数据驱动的发展和创新。它们之间的关系密切，数据要素的定义和运用直接影响到大数据的获取、存储、处理和应用，同时大数据也为数据要素的发现和应用提供了更广阔的机遇和挑战。数据要素的理解和定义可以指导数据的应用和分析，帮助发现潜在的关联和趋势。合理的数据要素可以帮助识别和纠正数据的错误、缺失和不一致性，提高数据的准确性和一致性。大数据和数据要素

企业数据建模的核心问题与解决方法 摘要： 企业在数据管理中常遇到字段同名但含义不同、指标计算错误等问题，根源在于缺乏统一的数据模型。数据建模是将业务对象和规则结构化映射为数据模型的过程，分为概念建模、逻辑建模和物理建模三个阶段。主要方法包括：范式建模（强调一致性，适合ODS层）、维度建模（侧重分析效率，适合数据集市）和实体建模（基础业务抽象）。三种方法各有侧重，实际应用中需协同使用，才能构建既规范