数据中台

众所周知，电力行业在“发、输、配、用、调度”等全过程都有大量的有价值的数据产生，而这些数据对于电力企业盈利与控制水平的提升有较高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率提高10%，便可使电网提高20-49%的利润，因此电力大数据是电力企业的重要资产。

本文将基于我们对数据标准的理解，阐述标准的建立并依据标准的建立内容和流程来设计的标准管理产品的介绍以及标准在数据治理过程中的具体实践，希望与大家碰撞出新的认识。

近几年来，医疗机构的数字化进程明显加快，机构内的信息系统越来越多、电子病历不断普及、各方面业务的数字化基本实现……与之相伴随而来的，是海量待挖掘应用的数据。

今天就再来深入的谈一谈数据中台的本质，本篇文章有5000个字。

众所周知，大数据、云计算等新一代信息技术作为重要的基础性战略资源，正引领着新一轮的科技创新和变革，带来新的政府治理理念，同时也必将为未来政府治理结构、治理方式和治理过程带来新的机遇。

在数据仓库的建设中，一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。

1.数据仓库概念 （1）数据仓库是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。（2）通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业，改进业…

从常见的Excel和CSV到JSON及各种数据库，Pandas几乎支持市面上所有的主流数据存储形式。

数据安全要求日趋规范与严格、数据环境复杂变幻，对企业来说，做好数据安全治理迫在眉睫。

原始数据本身没有用。为了使它实际有用，你需要准备它。

数据质量是报表的生命线，任何一个企业的报表在发展到一定阶段后，都会出现一系列不可用问题，包括报表体系混乱、报表口径不一致、报表口径不透明、报表冗余度不断加大等等问题，报表系统是典型的熵值不断增加的系统。

未来企业的竞争就是生态圈的竞争。供应商和客户作为一个企业在生态圈中的上游和下游，企业对二者信息是否能够有效整合，以及是否能够在企业内部畅通无阻的共享应用，直接关系到企业在市场竞争中的地位。而要实现上下游的打通，方便企业内部相关业务的运转以及信息流通，做好客商主数据的管理至关重要。

今天给大家分享一下如何进行数据治理，“ 数据质量的治理，是数据治理的主要内容之一。数据质量的全面评价，是数据质量治理的准绳。”

如何学习数据库系统知识。在这个之外的学习途径，我首先推荐看斯坦福大学的数据库系统实现这本书是数据库系统实现里面的经典的经典了。

伴随着数字化、互联网及智能技术大规模应用于工业生产，先进制造业对廉价劳动力的依赖已大大下降。多年来，中国制造业一直处于经济高速发展的快车道中，受益于不断开拓的“增量”市场。