摘要：
商业智能能够为企业的运营和管理提供多方面支持。在推理层面，可确定问题根源，明确原因和影响，并得出相关结论；在规划层面，基于情况和推理确定行动计划；在预测层面，基于严格推理预期未来的各种可能性；在问题解决层面，针对问题特点提供解决根本问题的方法和措施；在抽象层面，通过明细数据和场景生成一般性概念、模式 阅读全文
posted @ 2026-09-16 13:10
浅谈数治
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摘要：
多维数据模型是为满足用户从多角度、多层次查询和分析数据的需求，基于事实和维建立的数据库模型，基本应用是实现OLAP（联机分析处理）。其作用不仅在于数据展示、查询和获取，更在于通过数据仓库按不同需求建立各类多维模型，组成数据集市开放给不同用户群体使用，相当于按需求定制的数据商品供不同数据消费者选用。 阅读全文
posted @ 2026-09-16 13:09
浅谈数治
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摘要：
企业数据管理的发展，往往沿着两条线索推进：一是数据质量的持续改善，二是知识体系的系统构建。过去，专注数据质量的厂商多从主数据管理入手，但面向质量的主数据管理平台与传统方案存在差异，其目标更聚焦于质量问题的根源性解决。末端数据治理平台（数据中台）的推出，则是为了让数据应用服务的显性效果反过来驱动质量提 阅读全文
posted @ 2026-09-16 13:09
浅谈数治
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摘要：
数据治理，不是IT部门的“家务活”，而是企业内部的“数据政体”——它像国家治理一样，需要权力分工、制度建设和持续运转。 联合国对“治理”的定义是：调和不同利益、采取联合行动的持续过程。数据管理，本质上也是这套逻辑。有趣的是，和政体一样，企业内部的数据管理也可以分为三种状态：无政府（各自为政）、独裁（ 阅读全文
posted @ 2026-09-14 14:24
浅谈数治
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