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词根整理与数据字典合并初版的数据治理

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简介：
本项目旨在通过整理和分析词根，以及合并更新数据字典，以实现更高效、一致且易于维护的数据管理策略，标志着我们数据治理工作的初步进展。 数据字典-对词根的整理-约四千多个 模式 Pattern 词根 代码 Patn String VARCHAR VARCHAR 精度 Precision 词根 浮点数 Prec Double DECIMAL DECIMAL 概述 Summarize 词根 文本 Smrz String VARCHAR VARCHAR (最大长度512) 说明 Specification 词根 文本 Spec String VARCHAR VARCHAR (最大长度2048) 量纲单位 Unit 词根 代码 Unit String VARCHAR VARCHAR (最大长度32)

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  • 词根整理与数据字典合并初版的数据治理
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    本项目旨在通过整理和分析词根，以及合并更新数据字典，以实现更高效、一致且易于维护的数据管理策略，标志着我们数据治理工作的初步进展。 数据字典-对词根的整理-约四千多个 模式 Pattern 词根 代码 Patn String VARCHAR VARCHAR 精度 Precision 词根 浮点数 Prec Double DECIMAL DECIMAL 概述 Summarize 词根 文本 Smrz String VARCHAR VARCHAR (最大长度512) 说明 Specification 词根 文本 Spec String VARCHAR VARCHAR (最大长度2048) 量纲单位 Unit 词根 代码 Unit String VARCHAR VARCHAR (最大长度32)
     
  • 数据治理——词根整合与初版数据字典编制
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    本课程聚焦于数据治理的核心环节，涵盖词根整合技巧及初版数据字典编制方法，旨在提升学员的数据管理和优化能力。 数据治理-词根整理【合并初版】 数据字典 大约四千个词根整理如下： 100019 金额 Amount 词根：24-金额 Amt 类型：Double DECIMAL 长度及精度：DECIMAL(20,2) 100020 银行编号 Bank Number 省略词根：34-编号 B12 类型：String VARCHAR 长度及精度：VARCHAR(12) 100021 银行编号 Bank Number 省略词根：34-编号 B14 类型：String VARCHAR 长度及精度：VARCHAR(14) 100022 余额 Balance 词根：24-金额 Bal 类型：Double DECIMAL 长度及精度：DECIMAL(20,2) 100023 类别 Class 词根：32-代码 Cls 类型：String VARCHAR 长度及精度：VARCHAR(4) 100025 币种 Currency 词根：32-代码 Cur 类型：String VARCHAR 长度及精度：VARCHAR(4) 100026 周期值 Cycle 词根：23-浮点数 Cyc 类型：Double DECIMAL 长度及精度：DECIMAL
     
  • 数据治理与大数据
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    简介：数据治理与大数据领域专注于制定和实施策略、政策以及操作流程，以确保组织能够有效利用其海量信息资产。该领域涉及隐私保护、数据质量控制及价值挖掘等方面，旨在帮助企业在数字化转型中保持竞争力并遵守相关法规要求。 大数据将开启各行各业的数据“潘多拉魔盒”。社交网站、电商巨头、电信运营商乃至金融、医疗、教育等行业都将加入到利用大数据的热潮中，政府部门同样能从大数据的应用中获益良多。如何有效运用海量数据进行决策优化和产品创新？怎样通过构建高效的大数据平台来改进服务与流程，并制定更加科学合理的公共政策以实现社会治理目标？所有这些问题的回答都离不开对大数据治理的理解。 可以说，在推动大数据战略实施的过程中，治理是基石，技术提供支撑，分析则是一种工具手段。而最终的应用才是目的所在。桑尼尔·索雷斯的《大数据治理》一书在此时出版恰逢其时，《大数据治理》全面介绍了理解这一领域的框架需求，并详细阐述了各类别数据的具体管理方式、实际案例以及当前主流的大数据技术和平台，具有较高的实用价值和可读性，在大数据治理领域内值得推荐。
     
  • 数据治理与大数据
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    数据治理与大数据是关于如何通过系统化的方法管理和优化大量信息资源，确保组织能够安全、高效地利用数据资产以驱动决策和创新。 大数据治理是指对大数据进行系统规划、组织、管理和控制的过程，确保数据资产的可靠性、可用性、完整性和合规性。它涵盖从收集到存储、处理分析以及应用维护的数据生命周期各个阶段。作为企业转型与创新的关键要素，大数据治理是实现高效数据分析和战略目标的基础。 在大数据策略中，治理至关重要，不仅为数据分析提供前提条件，还确保技术能够有效支持实际业务需求的落地实施。通过妥善管理数据定义、质量和流程处理等环节，可以最大化地发挥大数据对企业和组织的价值创造潜力。 技术作为承载工具，在实现治理目标的过程中扮演着重要角色，并需遵循诸如数据安全、隐私保护和合规性等相关原则进行操作。数据分析则是其中不可或缺的一环，通过对数据模式、趋势及异常的识别来支持决策制定过程。 大数据治理涉及多个层面的内容，包括但不限于：质量管理、架构管理、安全性与隐私保障措施以及元信息与主信息管理等关键领域。有效的策略可以帮助企业优化业务流程，并提升其在商业决策中的质量表现，从而达成既定目标。 《大数据治理》一书深入探讨了该领域的各个方面，分析五种主要的大数据实践案例并介绍当前最流行的技术平台和工具。对于希望从海量数据中挖掘出新商机的企业来说，这本书具有重要的参考价值。 此外，在实施过程中还需要考虑相关法律法规、规章制度以及伦理问题等多方面因素。这些问题的妥善处理是确保大数据治理措施既有效又符合法律规定的前提条件。 值得注意的是，大数据治理并非一次性任务而是持续性的动态过程，需要随着数据量的增长和技术的发展不断调整和完善策略和实践方法以应对变化中的挑战。 在中国背景下，正确的实施不仅有助于政府制定更加合理的公共政策并实现社会治理目标；同时也能为企业带来新的市场机遇、提高产品和服务质量，并最终推动业务增长及效率提升。因此，在企业内部管理和国家竞争力方面都具有重要意义。 大数据治理是释放数据价值的基础，需要各方投入必要资源和精力来建立和完善相关机制。随着技术的进步与数据量的增长，其重要性将愈发受到重视。
     
  • 数据治理报告的收集与整理
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    本报告系统地收集并分析了近年来的数据治理相关资料和文献，旨在为研究者及从业者提供全面的信息参考，并提出实用建议。 最近在公司进行数据治理立项工作期间，我收集了一些资料，包括21个PPT文档和2本电子书（PDF格式）。虽然这些资料并非最新内容，但鉴于数据治理本身也不是新概念，我认为大家可以在实际工作中参考这些材料，并从中获益。
     
  • U8数据字典（整理完毕）
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    《U8数据字典》是一份详尽记录了U8系统所有关键数据的信息集合文档，内容经过精心整理和完善，为用户提供了清晰的数据参考和使用指南。 数据字典已整理完毕，内容详尽且实用，亲测有效，欢迎下载。
     
  • 数据治理四要素：数字化转型、元数据管理、数据治理框架、数据资产管理
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    本文章探讨了数据治理的关键方面，包括数字化转型的重要性，元数据管理和数据治理框架的作用，以及如何有效进行数据资产的管理。 从信息化到数字化，互联网对社会和个人产生了深远的影响。随着新技术和新理念的不断涌现，数字化转型在过去两年里迅速兴起，并逐渐改变着企业和市场的格局。 在这一背景下，消费领域、政治环境以及商业模式都经历了巨大的变化，基础技术也迎来了革新。数据正在推动业务转型和组织变革。企业若不进行数字化转型，则将面临巨大风险，甚至可能被淘汰。
     
  • Odoo（OpenERP）数据字典（个人整理版 Odoo12）
    优质
    本资料为个人整理的Odoo 12版本的数据字典，涵盖了系统中核心模块的字段定义、模型关系等内容，旨在帮助开发者和管理员更高效地进行定制开发。 Odoo（OpenERP）数据字典（个人整理）（Odoo12） Odoo应用代码生成器（Excel版） 基于Excel模板（worksheet：模块、表、字段），自动生成应用程序代码框架。
     
  • 数据整理与合并工作表.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook提供了一套详尽的数据整理和合并解决方案，适用于处理复杂的数据集。通过一系列Python代码示例，用户能够学习如何高效地清洗、转换及整合不同来源的数据，为数据分析奠定坚实基础。 在数据整理和合并工作表的过程中： 1. 横向堆叠：将两张或多张表格沿着X轴方向拼接在一起。 2. 纵向堆叠：将两张或多张表格沿着Y轴方向拼接在一起。 使用`concat`函数时，参数 `axis = 1` 表示横向合并；而当使用 `join` 函数并设置为 `inner` 或 `outer` 时，则分别代表交集和并集。