数据管理方法论,主数据管理方法论

一、数据质量管理数据质量管理不是短时间内完成数据处理和提高数据质量的工具，也不是数据技术，更不是软件系统，而是一个长期的、持续的管理活动系统，是一个包括方法论、业务和管理的数据技术解决方案。数据质量管理是为了满足企业对数据的需求，将各种业务活动产生的数据进行标准化存储，然后将不同来源的数据经过ETL方法处理后存储在一个数据仓库中的过程。

复杂失控的现实:关于大数据平台的思考“在大数据行业工作了这么多年，相信大家都有一种在泥潭里挣扎的感觉。搞清楚什么数据，数据结构，数据来源，数据含义，数据上下文，数据质量，数据局限性等等，是很麻烦的。在大多数情况下，我们会发现数据的元数据缺失，数据的描述文档不存在或者文档中几乎没有有用的内容。为了明确一项新任务的数据，我们可能需要咨询许多不同的人，每个人对数据的陈述并不完全一致。所有相关方沟通几次后，才能大致理清数据的概况。

自然，面对这些问题，我们会想，是否有一个平台可以有效地管理数据和数据利用的各个方面，让我们轻松了解数据的来龙去脉，借助各种强大的功能，非常方便我们轻松解决数据处理、数据探索、特征工程、分析建模乃至生产应用。简而言之，我们希望这个平台能够管理一切，管理所有关于数据、项目、工程的信息。

数据质量分析主要包括数据质量管理和数据治理。数据质量管理是为了满足企业对数据的需求，将各种业务活动产生的数据进行标准化存储，然后将不同来源的数据经过ETL方法处理后存储在一个数据仓库中的过程。一、数据质量管理数据质量管理不是短时间内完成数据处理和提高数据质量的工具，也不是数据技术，更不是软件系统，而是一个长期的、持续的管理活动系统，是一个包括方法论、业务和管理的数据技术解决方案。

解决了N多个问题。你用的高德和百度的地图都是大数据分析出来的。现在一些婚恋网站还可以对个人的个人习惯、填写的个人资料、网站类型进行分析，得出最适合你的配偶。当然对你来说只是辅助工具，两个人的关系还得靠个人去发展。至于数据分析的软件，现在可以用一些表单大师之类的人来做业务管理。