本篇从四个部分向大家展开介绍，第一部分是传媒的业务介绍，第二部分是数仓建设演进，第三部分是数据管治体系，最后再介绍对数据治理体系化建设的一些展望。

数据治理涵盖了从前端业务系统、后端业务数据库再到业务终端的数据分析，从源头到终端再回到源头，形成的一个闭环负反馈系统。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理和使用进行监督管理

什么是指标，什么是标签，最本质的区别在哪？如何识别？

数仓在建设过程中，对数据的组织管理上，不仅要根据业务进行纵向的主题域划分，还需要横向的数仓分层规范。本文作者围绕企业数仓分层展开分析，希望对你有帮助。

数据治理关注的核心需求也存在差异，数据治理管理过程最简单最通俗的就是利用组织、制度、流程和工具将信安系统的数据转换为有用的信息的过程。

ODMM评估的结果是一个量化的、优先排序的列表，列出了企业的数字业务理想与其当前数字成熟度水平之间的差距。企

几年之前，中国企业还在大力提信息化改造，工业和信息化部也在提“两化融合”（工业化+信息化），现在大家又开始提数字化转型

金融数据复杂多样，对数据实施分级管理，能够进一步明确保护对象，有助于金融业机构合理分配数据保护资源和节约成本，是金融业机构建立完善的金融数据生命周期保护框架的基础，也是关键性数据安

几乎所有的数据分析工作都会提到一个词——“建立数据指标体系”，虽然这个词对于大家来说并不陌生，但是数据指标到底是什么以及如何具体的搭建呢？

本文介绍数据仓库中维度数据建模的过程描述，并举一个示例以加深对相关概念的理解。

对于实时数据方面，期望拥有可以实时响应的用户行为流，同时在算法特征、指标统计、业务外显等业务场景有愈来愈多的数据实时化的诉求。

数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素；人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。