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数据治理：如何提高数据质量？
本文深入探讨了数据治理的核心议题——如何提高数据质量。从识别数据质量问题的根源到实施有效的监控规则，再到衡量数据治理成效的指标，为您提供了一套完整的数据质量管理框架，希望帮助您的组织确保数据的准确性和可靠性，从而做出更明智的业务决策。
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本文主要介绍了数据治理对于降低成本的重要性，并从多个方面提出了数据成本优化的主要方向，包括提高资源利用效率、优化存储策略、量化成本并促进优化、加强数据质量管理以及满足合规要求以保障数据安全等方面。
从架构到治理：数据治理5个阶段的任务·角色·分工·职责
本文基于主数据驱动的数据治理框架，分享数据治理五个阶段的过程架构以及对应的任务·角色·分工·职责，希望能为在企业数字化转型之路上负重前行的同仁带来一定的参考价值。
一文概览数据资产入表的价值、建设全流程以及相关案例
学习一个知识体系（《企业数据资产入表操作指引》），首先要将书读薄，然后再将书读厚。
本文先将书读薄，然后结合实际案例，让大家不需要深入细节，就可以对整个体系，有一个相对全面的了解。
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把数据变成钱钱钱，产品经理应该了解的数据项目建设全过程（上）
数据治理正在逐渐成为企业核心竞争力的重要组成部分，那么，怎么做好数据类项目建设？这篇文章里，作者分享了数据类项目建设的全生命周期，我们不妨来看一下。
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有时候在企业内部人员优化的过程中，数据管理部门可能会首先被考虑撤下，因为于部分企业领导而言，相较于企业的生存，数字化建设工作可能倾向于“可有可无”。怎么解读这一现象呢？一起来看看本文的分享。
