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销售团队说“活跃用户”日均十万，市场部报表上却显示十五万，两边争得面红耳赤却谁也说服不了谁；
两年前，我在的数据团队每天面对海量数据，总是在抱怨：想要做个决策调整，结果部门报表里的数字前后对不上；想整合一份完整的用户视图，就得手动对接各个团队，耗时耗力；...
做数据最怕什么？需要分析业务时找不到数据在哪；各部门对"活跃用户"等指标定义不一，数据对不上；报表出错时，还得花大量时间排查问题根源……这些情况其实就是缺乏对元...
先问大家一个问题：公司的数据现在处于一种什么状态？两年前我干数据工作时，团队总是会出现：
你看，从网站用户信息到购物记录，从业务报表到日志数据，几乎所有现代应用都离不开数据库的支撑。
销售和财务报出的业绩数据对不上；月底报表总要花大量时间手工核对；想分析客户行为，却发现基础信息残缺不全？
更麻烦的是，不同团队对同一个数据指标的理解各不相同，导致报表数据对不上，会议时间都浪费在基础概念的争论上。
接触数据的都听过“湖仓一体”，有人就开始疑惑了：数据湖和数据仓库不是够用吗？为什么还要多余再搞一个架构出来？
公司想优化办公流程，报价却要大几十万起步，结果好不容易系统上线了，业务规则一变，又要重新开发，费时费力。
技术团队开发的功能业务方总说不适用；系统随着业务发展变得臃肿难维护；跨部门协作时各说各话，推进困难。
最近总会有一些做IT行业的朋友来问：信息化和数字化两个有什么区别？不都是利用数据做决策吗？
听着是不是很熟悉？这些问题，本质上都不是某个技术点的故障，而是企业的数据体系没有搭建完整。
ETL（Extract, Transform, Load）工具是数据抽取、转换和加载的软件工具，用于支持数据仓库和数据集成过程。作为国外ETL领域的标杆产品，I...
“为什么这样完美的分析模型，得出的结论却偏离实际？”这是我身边一些搞数据的同行经常问的问题。
每天，企业都在产生海量数据：订单记录、用户点击、设备日志...但这些原始数据往往分散各处、格式混乱，无法直接用于分析。
主数据管理可不是另一个IT项目，而是制定核心数据的准则，让这些数据说同一种语言。本文就提供一套清晰的行动框架，从“为什么”到“怎么做”，只需五步就能帮你解决数据...
前几年我在公司做数据支持，每天都被各种数据扯皮搞得头大。各个部门要个基础指标，都得我们技术重新写代码算一遍，重复干活不说，还经常出错，一出错就得找我们去“救火”...
以前我在公司做数据支持的时候，每天都上演这样的场景：表面上大家每天都在看报表、谈指标，但深究下去会发现，同一个词，在不同部门眼里完全是两回事；而一到开会，大家各...
API，这个听起来有点技术感的词，其实就在我们每天使用的各种应用背后默默工作。 它是让不同软件系统“对话”和“交换信息”的标准语言，而API对接，则是应用这门语...
数据清洗——这个数据工作流中承上启下的核心工序，才是真正影响结果可靠性的关键环节。这篇文章就带你系统性梳理数据清洗的应用场景、关键步骤、常见问题以及高效解决方案...
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