京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据资产管理峰会引领大数据时代新趋势_数据分析师考试
新理念:国内外先进大数据理念同台共享
国际数据管理协会中国分会(DAMAChina)副会长刘晨分享道,如今国际上研究数据资产管理,更多是把着重点放在数据治理上,并明确数据治理是业务部门与IT部门共同的职责。他现场展示出DAMA数据治理的组织架构,并就面向数据生命周期的数据治理,从空间和时间两个角度进行解析。
来自蓝色光标集团的市场总监洪磊,则带来了全新的大数据变现法则。他认为,大数据变现必备三大工具——镜子:认识数据比拥有数据重要,认识数据便认识了数据价值;司南:处理数据前要有业务目标并和业务各环节贯穿始终来创造价值;小刀:不论大数据还是小数据,能用起来便是好数据,变现价值要从小做起。
新趋势:让数据资产增值变现
数据既然已成为企业最宝贵的资产之一,那么做好数据资产管理,让数据这一无形资产为企业创造出更大价值则是大势所趋。就此,新炬网络执行副总裁程永新提出了数据资产管理三步走的方法论。第一步,做好数据治理,以数据架构驱动企业架构治理成熟度;第二步,构建企业级数据共享中心,实现数据采集、共享和应用的松耦合,通过数据共享层实现快速数据建模、分析、共享和应用及可视化管理;第三步,通过跨界合作打通数据,实现数据资产战略驱动主营业务增长。程永新强调,企业数据增值不仅仅是数据租售,或者数据分析结果的变现。而是通过数据合作、交叉营销、资源互换、整合推广的跨界战略合作,用数据共享来推动彼此的主营业务,实现远高于简单的数据租售带来的直接经济价值。
新突破:传统企业通过数据管理降本增效
如今,传统企业在大数据浪潮中面临着前所未有的挑战,以电信运营商为例,面临着成本、管理、增值三大压力。如何破解此困境?浙江移动信息技术部总经理助理王晓征表示,电信行业在IT化飞速发展过程中产生了诸多数据管理方面的问题,浙江移动以数据架构为突破口的数据管理,实现了数据运营的降本增效,提升能力与价值。
由于银行需要确保低风险、严监管的运营原则,因此不能完全参照互联网思维和大数据思维,只能在银行思维的基础上借鉴部分观点。会上,上海银行企划部高级经理邹亚卫就银行大数据应用探索分享了经验。他认为,基于上海银行的规模与现状,多重合作才是突破的关键。这些合作包括:数据分工,构建联盟关系;数据分享,共创数据生态链;连锁公关,探寻创新业务应用。
新技术:创新方案与技术助力企业大数据发展
Pivotal公司大中华区总经理刘伟光认为,敏捷开发与数据科学、应用支撑与开发平台、数据平台三位一体的数据智能,才能真正发挥大数据的威力。以此为基准,Pivotal公司研发出一系列大数据套件,以支持更多企业制胜未来。
数据中心基础设施解决方案提供商Nutanix,其中国区总经理黄莺在会上介绍了他们的领先技术。他们认为,数据中心的下一次进化将聚焦于为下一代企业计算提供隐形基础设施。隐形基础设施本身将计算、虚拟化和存储融合到单个解决方案中,使数据中心变得更加简洁。拥有可预测的性能、线性扩展能力和类似云端的基础设施消费模式,客户可从中获益匪浅。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16