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大数据 云原生 人工智能 系统架构 专注于大数据、人工智能技术应用的分享与交流。致力于成就百万数据科学家。 致力于成就百万数据科学家。定期组织技术分享直播，并整理大数据、推荐/搜索算法、广告算法、NLP 自然语言处理算法、智能风控、自动驾驶、机器学习/深度学习等技术应用文章。

华为数据管理工作两个阶段：第一阶段通过数据治理，实现数据清洁，提升财报 准确与业务流打通；第二阶段通过建设数据底座、数据服务化，支撑数字化转型 华为数据管理工作建设历程 第一阶段数据管理工作达成的目标：完成数据管理体系建设并落地运行， 数据质量综合水平达到基本满意，实现数据清洁 华为数据管理规范流程建设：完成从数据产生、数据整合、数据分析与数据消费 全价值流的规则制定 华为数据管理组织实践：建立实体化的数据管理组织，虚线向公司数据管理部 汇报；同时组建了跨领域数据联合作战团队 华为已建立统一的数据分类管理框架，指导各领域进行分类管理 华为信息架构框架 华为业务战略与业界趋势对数据管理工作的诉求：日益增长的数字化需求、 复杂的业务系统、驱动企业需要构建一个跨越孤立数据、简单、一致的数据管理系统 华为数据管理愿景与目标 华为数据管理整体思路：构建一个跨越孤立系统、承载业务“数字孪生” 、感 知业务的数据管理系统，支撑公司数字化转型 华为数据管理能力：建设16个关键数据能力，提供数据定义、数据搜索、数据 获取与数据分析4个服务

从数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准、数据生命周期等8大主题对精华数据治理相关知识体系、技术路线、发展规划、战略方案、落地实践、安全评估等进行了梳理及归类整理，是数据治理研究及方案规划、论坛演讲、高层汇报等必要的参考资料。

DCMM评估检查表 内容含数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估；数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通；数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理；数据分析、数据开放共享、数据服务；数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计；数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升；业务术语、参考数据和主数据、数据元、指标数据；数据需求、数据设计和开发、数据运维、数据退役等能力域与能力项全覆盖评估

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