尽管运营单个集群可能会在早期产生收益，但企业很快就会开始采用多个集群。如果不引入某种程度的治理，企业最终会管理许多不一致的 Kubernetes 部署。...探讨得出，加强对标准集群配置的治理和共享将使大型企业能够以更大的控制力和敏捷性利用 Kubernetes。...任何新的数字化转型计划的另一种方法是创建一个卓越云中心 (CCoE)。 蓝图 使用模板来创建和共享各集群的标准配置。...先思考治理 通过适当的治理和蓝图，企业可以快速生成带有必要模板组件的集群。反过来，这将减轻开发人员的一些压力并加速应用程序开发过程。设置护栏在大型生态系统中也很重要，以避免配置错误或合规性问题。...但这个领域仍然是新领域，治理只是众多新兴的K8s 最佳实践之一。Budhani鼓励企业在进行仓促的Kubernetes过渡之前，首先考虑标准化和治理问题，在这种情况下，要 "从失败中学习”。
数据治理是企业数据建设必不可少的一个环节。 好的数据治理体系可以盘活整条数据链路，最大化保障企业数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。 如何构建企业数据治理体系？...但是在实际使用中还是会遇到很多问题： 数据监管力度不够，出现脏数据 数据体系逐渐规模变大，管理混乱 数据的血缘丢失，无法回溯旧、老的数据 无论企业的数据规模如何，我认为还是提起做好数据治理的规划。...元数据包含技术元数据和业务元数据。可以帮助数据分析人员清楚了解企业拥有什么数据，它们存储在哪里，如何抽取、清理、维护z这类数据，也即数据血缘。...你的数据有没有被合理利用？如何产生最大价值？这是数据资产管理关心的核心工作。...如何盘活数据，形成数据资产，提供完整的数据资产全景视图，可方便运营者全局、宏观地掌控企业资产动态。
如果你处理过大量数据，你也许听说过“数据治理”一词，你可能会想，它是什么？适不适合你？如何实施？简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何存储、访问、验证、保护和使用数据。...处理好这些细节以及确保数据所有权和责任，这是构成完整的数据治理策略的一部分。 · 使用/共享/分析。数据如何被使用是数据治理策略至关重要的一部分。...数据治理的组织问题 在创建数据治理的过程中，常常会遭到抵制，因为有些人担心无法再访问他们需要的数据，还有些人出于竞争的考虑，向来不愿共享他们的数据。数据治理策略必须消除这些担忧，让各方面的人都能接受。...习惯了数据筒仓环境的公司，可能不太容易适应新的数据治理策略，但如今对大型数据集的依赖以及随之而来的诸多安全问题，使创建和实施覆盖全公司的数据策略成为一种必然。...数据治理委员会着眼于现有数据策略、未被满足的需求以及潜在安全问题等，创建数据治理策略，使数据的采集、管护、储存、访问以及使用策略均实现标准化，同时还会考虑各个部门和岗位的不同需求。
当今的大型集团性企业，内部分工日趋细化，采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节，无不每时每刻产生着大量的数据。...数据的格式也越来越多样化，包括IT系统里存储的结构化、非结构化数据，各样电子文档数据等。 与此同时，企业管理者对数据的困惑也与日俱增：这些数据从哪里来？我们能相信这些数据吗？数据之间有什么样的关系？...大型企业在不同发展阶段，会根据业务需求建设很多内部IT支撑系统，比如ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户服务管理）系统、财务管理系统等，这些系统的分散建设，数据割裂，造成了数据零散化存放的现状。...基于数据做分析，首先需要数据的聚合，但由于生产系统和数据的离散化，造成了数据标准、数据模型不统一，而且数据质量也不高，因而企业最需要做的就是数据治理。...下面这份PPT介绍了企业数据治理落地实施方案，其中提到了数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理等企业比较关注的数据治理细节，值得研究和学习。
数据治理是企业在整个数据生命周期（收集、存储、处理和删除）中保护数据的一种宗教方法。 数据治理定义： 数据治理是您为确保数据安全、私密、准确、可用和可用所做的一切。...它包括人们必须采取的行动、他们必须遵循的流程以及在整个数据生命周期中支持他们的技术。 企业必须考虑跨数据生命周期的所有 4 个阶段的数据治理。这些阶段及其活动对于每个企业都是独一无二的。...例如，对于企业而言，存储数据意味着存储纸张的物理打印输出。在这种情况下，数据治理更多地关注纸张的存储方式、谁可以访问打印机、如何粉碎以及将纸张留在桌面上的桌面策略等。...，数据治理团队应该能够回答很少的外行问题： 数据是如何收集的？...收集后如何传输到存储？ 它存储在哪里，安全性如何？ 如何检索和处理数据？ 处理后的数据去哪儿了？ 我们需要保存数据多长时间？ 保留期结束后应该如何处理数据？ 发生数据丢失或损坏时的后备策略是什么？
似乎创建内容的最佳方法和企业如何利用内容营销之间一直存在差距。Acrolinx进行了一项与全球250个内容专家合作的调查，来更好地了解企业在内容创建时遇到的挑战。...这项调查为小品牌和大品牌如何进行内容创建方面提供了有用的洞察。 以下是Acrolinx调查报告的回顾。 内容创建的最高优先级项目 ?...如何通过内容创建完成目标 一旦内容创建者理解主要目标，就该开始探索创作者如何将这些目标应用在他们的内容计划中。 这个阶段，通过尝试融合价值和成果的方式让内容策划和既定目标保持一致。...这对于企业的反作用是他们会把关注点由质转为量。 所以，内容创建者需要教育企业主在内容创建上合理分配时间的重要性。如果一篇博文不符合公司的标准，那就没必要再发一篇。 如何衡量内容创建是否成功 ?...阅读完整的报告并了解您如何将这些调查结果应用于您的企业，您可以在此处下载报告。
“元数据管理是企业数据治理的基础”，在数据治理战略实施的时候，这是我们经常会听到看到的一句话。但是，数据治理的概念在国内还并未普及，如何打好数据治理的基础更是一头雾水。...作为一名企业管理人员、一名IT人员、或者是一名数据行业从业者，理解数据治理的首要任务，就是——理解元数据，理解元数据管理。 本篇文章将为大家梳理元数据的概念，帮助企业理解元数据管理的作用。...元数据可以为数据说明其元素或属性（名称、大小、数据类型等），或结构（长度、字段、数据列），或其相关数据（位于何处、如何联系、拥有者）。元数据起源于图书馆管理系统，我们便从图书中去解释元数据的概念吧。...在数据治理中，元数据便是对于数据的描述，存储着关于数据的数据信息。我们可以通过这些元数据去管理和检索我们想要的“这本书”。 企业中的元数据及元数据管理 在生活中，人们通过元数据来进行认知和管理。...正因如此，元数据已经成为了很多大型数据治理项目的基础。
如果“数据是新的土壤”（正如数据记者David McCandless所说），那么组织结构和治理就是成果驱动型企业数据战略的灌溉。两者对于构建可靠的战略和有效地管理最关键的企业数据都是必不可少的。...在本文中，我将深入讨论组织和治理组件。我们都知道这些词，但是在结果驱动的企业数据策略中，它们的真正含义是什么？...战略的组织和治理部分定义了谁（关键角色）；什么（变更管理需要，包括如何衡量责任）；以及如何（路线图）实现目标。...然后，这些指南将用于定义如何在战略的其他每个方面执行，例如详细说明如何根据这些标准创建数据的过程。 成功的关键是什么？...你可以有一个以上的执行发起人，创建一个“数据之友”圈，进一步促进文化的转变。 定义业务价值度量：确定如何衡量和传达数据战略的价值（以业务术语而言），有助于确保业务参与、承诺和持续的资金。
▲图3-5 企业数据治理的8项举措 01 理现状，定目标 企业实施数据治理的第一步是厘清企业数据治理的现状，明确数据治理的目标。...理现状：从组织、人员、流程、制度、数据、系统等多个方面进行需求调研和现状分析，以便对企业的数据治理现状有个全面的认识。 定目标：企业不会为了治理数据而治理数据，其背后是管理和业务需求在驱动。...数据治理目标应紧紧围绕企业的管理和业务目标而展开。 02 数据治理能力成熟度评估 很多企业想进行数据治理，但是不知道该如何入手，数据治理能力成熟度评估为企业数据治理提供了一个切入点。...03 数据治理路线图规划 企业数据治理路线图是以企业数据战略—愿景和使命为纲领、以急用优先为原则、以分步实施为策略进行的整体设计和规划。...治理路线图是对企业数据治理的全方面、全链路的体系化规划，解决企业数据治理“头痛医头，脚痛医脚”的问题。 04 数据治理保障体系建设 企业数据治理的保障体系包含组织和人员、制度和流程等方面的内容。
从企业运营或业务流程的角度来说，主数据通常表示可交易的实体。...数据质量对于数字化时代的企业越来越重要，产品、客户、供应商、员工等的关键主数据必须成为可信赖的信息来源，这必须借助主数据管理来实现。那么企业要如何管理主数据呢？...编码：建立适用全企业的编码规则，对于主数据的管理、辨别、使用都有着至关重要作用。...— 03 —结语 如何快速整合业务系统进而快速形成生产力，是摆在企业面前的首要问题。拥有一个成熟且完整的主数据管理平台，来助力企业快速对大量数据进行管理，将成为企业应对外部变化及内部发展的基石。...主数据标准规划与平台建设，提升了对主数据的运营管理能力，同时更好地实现企业内部的信息共享及利用率最大化。
而数据的生产过程就不一样了，我们的各种上网行为每天都会产生大量的数据，例如：网上购物、浏览网页、使用地图、评论/评价……。这些数据到底归谁所有？控制权该如何治理？这是摆在面前的一个难题！...、何时实施、如何实施，以及组织和个人在数据治理策略中该做什么。...4.1 定标准，提质量 4.1.1 业务标准 业务标准主要是指标的管理和运营标准，我们主要解决三个问题：指标由谁来定义，指标该如何定义，指标该如何运营。...最后由指标管理委员会负责指标的管理与运营，保障指标从创建、审核、上线以及到最后消亡的整个生命周期的运营。...模型灵活性 配送解决的是效率、成本和体验三者之间的平衡问题，即在满足一定用户体验的条件下，如何提升骑手配送效率，服务更多的商家，以及如何管控骑手，降低配送成本。
企业信息化建设是随着企业战略、业务形态、预算等多个方面不断迭代及变化的，所以在建设过程中难免出现阶段鸿沟，跨阶段整合难的现象，当企业以数据为中心的战略考量时，就需要通过数据治理方法对以往问题纠偏，对未来形态建设...本文通过理清数据治理与数据安全治理关系，寄希望帮助读者对两者有所清晰的认识。 一、数据治理与数据安全治理关系 数据治理简单来讲是通过对数据的梳理整合，利用数据驱动业务，实现企业增值。...二、框架体系-数据安全治理位置 治理域中的主数据、业务数据、分析数据任务有所不同，但包含基本组件：数据标准管理、数据模型管理、数据质量管理、数据安全治理、数据生命周期管理等。...下图为参照ITSS提出的数据治理规范形成治理目标。 数据治理框架 业界数据治理框架： 1.国际标准化组织 （ISO/IEC）38505数据治理框架。...2.国际数据管理协会（DAMA）DAMA-DMBOK框架。 3.国际数据治理研究所（DGI）DGI数据治理框架。 4.IBM数据治理委员会(IBMDGC)数据治理成熟度模型。
近几年开源技术快速发展，在云计算、移动互联网、大数据等领域逐渐形成技术主流。开源一方面可以突破技术壁垒，推动技术创新，另一方面，不可避免的带来知识产权、信息安全等一系列问题。...在开源软件的广泛应用过程中，国内企业已经从单纯的使用开源，逐步走向认识开源和治理开源。 ? 企业如何有效管理开源软件的使用？自发开源企业的开源流程是否规范？...企业如何开展开源治理工作已经逐渐引起了管理者的重视，但目前国内对于开源治理的认知和经验都十分有限。...，助力企业规范开源流程，提升企业的开源治理能力，打造企业可信开源治理品牌，为下游开源软件使用企业提供可信的开源软件产品。...，助力企业建立自上而下的开源治理体系，规范开源软件“申请-审批-使用”全流程管理，避免本企业使用开源软件带来的风险。
数据像波浪一样席卷而来，人类社会已经进入大数据时代。大数据不仅是一场颠覆性的技术革命，而且是思维，行为模式和治理概念的全方位转变。特别是在政府治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。...那么政府如何利用大数据提升治理水平呢？今天亿信华辰小编给给你介绍一下！ 政府为什么要利用大数据？...在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代，要充分重视大数据在政府治理中的重要价值，牢牢把握大数据提供的创新机遇。大数据进行政府治理，有效提高政府机构的所有治理能力。...政府如何利用大数据提升治理水平？ 1.大数据为政府治理观念的转变带来新机遇 治理理念的转变是提高政府治理能力的前提。观念的转变需要新文化和新思想的融合。...大数据中包含的数据文化和数据思维方式可以为治理思想的转变提供突破。基于大数据的政府治理探索多重，多层和多角度的特征最终将实现以政府控制的政府为主体向协调的共同治理和公共服务的政府治理观念的转变。
在数据治理工作开展的时候，往往会有一个专门负责数据治理工作的负责人，他和大数据的负责人共同保证数据的可靠性，合法合规性。...因为只有这样的数据才是有价值的，这也是很多公司追求的目标：在合规的同时，让数据创造价值。 DataHub 是一个强大的工具，可帮助企业完成数据治理的工作。...下面让我们从负责人的角度深入了解 DataHub 是如何帮助改善大数据负责人和数据治理负责人的。 大数据负责人 大数据负责人的任务是设计和管理公司的数据及其用户。...数据治理负责人 随着数据安全问题的出现，监管对于数据合规性的要求越来越高。如何让数据合规合法是数据治理负责人的责任所在。由于敏感个人信息的泄露存在风险，如何让团队遵循数据治理准则就非常的重要。...在下面的示例中，我们将所有标记为“品种”的数据设置为也属于“敏感”的术语，因此它会在整个 DataHub 中自动携带该合规类型。 如何将我的数据资产应用于部门级？ 许多企业由多个部门组成。
如何解决数据质量问题、数据标准问题、口径不一致问题，以及如何在治理过程中把分析和机理结合起来？制造业数字化转型的核心在于数据，所以数据的链接、汇聚和治理是制造业企业数字化转型的第一步。...袋鼠云为制造企业提供一整套的数据治理方法论和平台工具，围绕业务流、技术流、价值流三方面，从顶层规划、到数据资产体系建设，再到数据应用与服务，构建起完整的数据治理体系。...此外，基于袋鼠云自主研发的一站式大数据开发与治理平台 —— 数栈 DTinsight，制造企业能够更快落地数据治理体系，实现数据从储存计算、开发治理到应用的全生命周期管理。...袋鼠云助力企业链接生产、研发和经营，构建集团数据资产平台提供统一服务。...袋鼠云助力该企业建设数据中台，实现数字化经营管理，全面了解用户的需求变化，也为营销、生产、服务等各个环节提供支撑，进一步提升企业的经营效率。
针对建筑建材产业数据化升级的需求，搭建SaaS多租用商城有以下几个优势：1、操作灵活简便，对于接触信息化较少的建筑工程人员来说非常友好；2、SaaS化多租户软件直接由供应商部署和运维，节约大量人力物力成本...支持多个租户/商户，每个商户又可以创建多个店铺，每个店铺对应一个商城系统，各个店铺管理各自的店铺功能。...SaaS多租户设计方案的应用价值1、SaaS多租用商城实施权限管理，赋能企业数字身份治理在权限分配管理层面，使用SaaS多租户商城系统自带的权限管理功能，根据设置的安全规则或者安全策略，用户可以访问而且只能访问自己被授权的资源...4、SaaS多租户模式高效管控商城商品，提高企业运转效率SaaS多租户商城系统支持商品发布、设置赠品、选择商品类型的属性与规格、平台统一管理店铺等功能，企业可全面管理自己的商品数据，让工作化繁为简。...5、SaaS多租用商城数据源统一，各端独立展现使用SaaS化多租户软件打通各渠道，实现全终端数据同步，达到全网营销的效果，并将所有管理统一于一个管理平台。
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