行业动态
智能(néng)工厂视角下的能(néng)源化工企业数据架构相关思考
智能(néng)化工厂以卓越运营為(wèi)目标，贯穿运营管理(lǐ)全过程，通过技术变革和管理(lǐ)创新(xīn)，全面提升企业感知、预测、协同和分(fēn)析优化能(néng)力，建成具备高度数字化、可(kě)视化、集成化和自动化的智能(néng)工厂，实现工厂状态全面感知、生产操作自动化、智能(néng)优化和科(kē)學(xué)决策。
数据治理(lǐ)：让数据质量更好
大数据时代数据产生的价值越来越大，基于数据的相关技术、应用(yòng)形式也在快速发展，开发基于数据的新(xīn)型应用(yòng)已经成為(wèi)企业信息化建设的一个重点领域。当前各大厂商(shāng)、用(yòng)户都在探索与数据相关的开发技术、应用(yòng)场景和商(shāng)业模式，最终目的就是挖掘数据价值，推动业務(wù)发展，实现盈利。目前数据应用(yòng)项目非常多(duō)，但真正取得预期效果的项目少之又(yòu)少，而且开发过程困难重重，其中的一个重要原因就是数据质量问题导致许多(duō)预期需求无法实现。如果没有(yǒu)数据治理(lǐ)，再多(duō)的业務(wù)和技术投入都是徒劳的，因為(wèi)很(hěn)经典的一句话：Garbage in Garbage out。
人工智能(néng)在数据治理(lǐ)中的应用(yòng)
介绍了人工智能(néng)与数据治理(lǐ)的发展现状，分(fēn)析了数据治理(lǐ)对人工智能(néng)的基础性作用(yòng)，并从多(duō)角度对人工智能(néng)在数据模型管理(lǐ)、元数据管理(lǐ)、主数据管理(lǐ)、数据质量管理(lǐ)、数据安全管理(lǐ)等数据治理(lǐ)环节中的应用(yòng)进行了分(fēn)析和研究。
对用(yòng)户等级和会员體(tǐ)系探索
本文(wén)首先总结成長(cháng)體(tǐ)系的设计方法，然后再用(yòng)实例列举不同类型产品的玩法，深入分(fēn)析同种类型成長(cháng)體(tǐ)系的异同，找到规律，发现问题并提出一些建议。 精细化运营是在产品同质化环境下留住用(yòng)户最有(yǒu)力的武器，其中用(yòng)户成長(cháng)/等级體(tǐ)系是常用(yòng)手段之一。一个良好的用(yòng)户成長(cháng)體(tǐ)系，能(néng)带领用(yòng)户从新(xīn)手到种子用(yòng)户的转变，和用(yòng)户建立情感关联，最终实现用(yòng)户粘性和平台价值的提升。所以研究用(yòng)户成長(cháng)/等级體(tǐ)系非常重要。
主数据的3个特点、4个超越和3个二八原则
本文(wén)对致力于企业主数据、元数据、参考数据、数据资产、数据质量、数据安全的布道和实践者。
腾讯八节产品课——教你产品从0到1的思考
筆(bǐ)者现在从0到1在思考产品，于是又(yòu)重新(xīn)看了下腾讯大學(xué)在2018年上線(xiàn)的《腾讯八分(fēn)钟产品课》，分(fēn)别从“用(yòng)户”、“定位”、“需求”、“时机”、“匠心”、“危机”、“合作”和“商(shāng)业化”这八个角度来拆解腾讯的产品之道。筆(bǐ)者其实从中學(xué)到了很(hěn)多(duō)东西，稍微的拆解了下，可(kě)以一起来聊下。
如何看待数据模型在数据管理(lǐ)中的位置
國(guó)际数据管理(lǐ)协会DAMA在DMBOK2中定义了11个数据管理(lǐ)职能(néng)领域，数据建模与设计是其中的一个关键领域。数据模型作為(wèi)数据建模与设计的核心产出物(wù)，势必与其他(tā)各个领域都有(yǒu)着千丝万缕的联系。我尝试着将这些关系总结整理(lǐ)成这篇文(wén)章，与大家一同分(fēn)享。
浅谈数据质量管理(lǐ)：為(wèi)了更清醒的数据
做过数据产品的人都会知道，质量高的数据对于产品的意义。筆(bǐ)者在之前曾经历过数据质量管理(lǐ)的具體(tǐ)功能(néng)设计，算是较為(wèi)完整地感受过数据质量管理(lǐ)过程。所以在此简单复盘下经验，借此抛砖引玉。