數(shù)據(jù)埋點的大而全陷阱
抓大放小,從**數(shù)據(jù)著手:數(shù)據(jù)埋點是指針對特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲,處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實施過程,是數(shù)據(jù)治理中范圍圈定的一環(huán)。 出于對**的考慮,客戶往往傾向于做一個覆蓋全業(yè)務(wù)和技術(shù)域的、大而全的數(shù)據(jù)治理項目,將每個數(shù)據(jù)都納入到數(shù) 據(jù)治理的范圍中,這就導(dǎo)致進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點時放縱提需,埋點需求爆炸,給后續(xù)的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析帶來隱患。為避免數(shù) 據(jù)埋點的大而全陷阱,企業(yè)應(yīng)該做到抓大放小,謹(jǐn)記2/8原則——80%的問題產(chǎn)生于20%的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)——從較**的系 統(tǒng)、較重要的數(shù)據(jù)、較容易產(chǎn)生問題的地方開始著手做數(shù)據(jù)治理。
什么是數(shù)據(jù)埋點:數(shù)據(jù)埋點是指針對特定 用戶行為或事件進(jìn)行捕獲, 處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實施過程,是數(shù)據(jù)治理中范圍圈定的一環(huán)。針對不**為的埋點采集,從埋點在應(yīng)用中的位置也可 以區(qū)分成**埋點、后端埋點等;從實現(xiàn)手段上劃分,可分為:代碼埋點、可視化埋點、全埋點等。
數(shù)據(jù)埋點的大而全陷阱:出于對**的考慮,客 戶往往傾向于做一個覆蓋全業(yè)務(wù)和技術(shù)域的、大而全的數(shù)據(jù)治理項目,每個數(shù)據(jù)他們希望 都能被納入到數(shù)據(jù)治理的范圍中。這就需要盡可能捕獲、處理和發(fā)送產(chǎn)品的大量事件的相 對全面的屬性,而這就挾持了 廠商進(jìn)行“大而全”的數(shù)據(jù)埋 點,但“大而全”的數(shù)據(jù)埋點會隨之帶來許多問題。
潛在危害:大而全的數(shù)據(jù)埋點會占用大量空間和流量,數(shù)據(jù)治理后 得到數(shù)據(jù)質(zhì)量低,后續(xù)數(shù)據(jù) 分析困難,從而溝通協(xié)作和 整體項目推進(jìn)出現(xiàn)問題。
預(yù)防措施:埋點需求和設(shè)計需要有明確的提需規(guī)范和把控。 a.需求側(cè):確立好自身AI 應(yīng)用的需求,以及需求對應(yīng) 下的數(shù)據(jù)范圍。 b.供給側(cè):充分了解客戶 的公司架構(gòu)與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),引 導(dǎo)客戶選定可行性高、實施 性高的應(yīng)用落地與數(shù)據(jù)框
數(shù)據(jù)治理體系的流轉(zhuǎn)運營:溝通、組織、聚焦、文化
為能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)治理的**、避免一次性數(shù)據(jù)治理,供需兩側(cè)要齊心協(xié)力,共同、持續(xù)、優(yōu)質(zhì)地運營數(shù)據(jù)治理體系。數(shù) 據(jù)治理是系統(tǒng)性工程,是由上至下指導(dǎo),由下而上推進(jìn)的體系工作。因此,供給側(cè)企業(yè)與需求側(cè)廠商,在體系運營和建設(shè) 方面需形成共識,具備明確的目標(biāo)、合理的組織、嚴(yán)格的監(jiān)管、完善的系統(tǒng),這樣才能使數(shù)據(jù)治理工作得到**,達(dá)到體 系的流轉(zhuǎn)運營。
完善數(shù)據(jù)安全治理框架,確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)
數(shù)據(jù)泄露事件在大數(shù)據(jù)時代層出不窮,隨著行業(yè)新網(wǎng)絡(luò)形態(tài)、新技術(shù)以及新應(yīng)用場景的發(fā)展,新的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)生產(chǎn)方 式、數(shù)據(jù)處理方式和終端形式不斷涌現(xiàn),數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)也隨之加劇。國家已出臺各級各行業(yè)的法律法規(guī)及配套文件,不斷 加大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的監(jiān)管力度。對此,企業(yè)需建立符合企業(yè)管理現(xiàn)狀及發(fā)展需求的數(shù)據(jù)安全治理框架,數(shù)據(jù)在采集、 存儲、傳輸、處理上均有對應(yīng)的執(zhí)行管理依據(jù),做到挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)、發(fā)揮數(shù)據(jù)**的同時,確保數(shù)據(jù)全周期的安全與合規(guī)。
將數(shù)據(jù)治理流程化、自動化、智能化
數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)級增長給數(shù)據(jù)治理工作帶來巨大壓力,傳統(tǒng)人工方式做數(shù)據(jù)的清洗、分辨與調(diào)優(yōu)使治理工作耗時冗長,帶 來高昂的人力成本,且愈發(fā)難以滿足智能應(yīng)用對數(shù)據(jù)在規(guī)模量與質(zhì)量的高要求,傳統(tǒng)的人工數(shù)據(jù)治理工作已變得捉襟見肘。 如今,人工智能和RPA等技術(shù)手段已被逐漸應(yīng)用于數(shù)據(jù)治理的模型管理、質(zhì)量管理、資產(chǎn)管理、元數(shù)據(jù)管理等模塊,較終 實現(xiàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的“自治與自我進(jìn)化”??傮w來看,*技術(shù)手段應(yīng)用可以讓數(shù)據(jù)治理工作趨于流程化、自動化與智能化, 同時讓數(shù)據(jù)變得可擴(kuò)展、較負(fù)責(zé)可溯、較可信,已然成為未來數(shù)據(jù)管理發(fā)展的必由之路。
最后,珠海銀彈谷數(shù)據(jù)治理服務(wù)中心表示:數(shù)據(jù)治理有效的解決企業(yè)數(shù)據(jù)難以整合利用、數(shù)據(jù)質(zhì)量差亂、數(shù)據(jù)共享服務(wù)低、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理手段等痛點,為企業(yè)提供高效的數(shù)據(jù)分析工具!
詳情請查看報告,文章主要信息來源《2022年中國面向人工智能的數(shù)據(jù)治理行業(yè)研究報告》。
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詞條說明
本次為大家?guī)磴y彈谷零代碼軟件開發(fā)套件部署構(gòu)件的三個常見問題: 01、部署構(gòu)件時,提示無法連接到遠(yuǎn)程服務(wù)器 02、部署構(gòu)件時,SVN沖突怎么辦? 03、部署構(gòu)件到服務(wù)器時提示構(gòu)件內(nèi)部版本太低 01、無法連接到遠(yuǎn)程服務(wù)器 Q:部署構(gòu)件時,提示無法連接到遠(yuǎn)程服務(wù)器? 可能出現(xiàn)的原因: 1、部署服務(wù)沒有啟動。 2、無法連接服務(wù)地址,可以檢查是否ping通。 3、*墻攔截。 ...... 02、SVN沖
廠商分類:當(dāng)前低代碼廠商類型主要有原生型、傳統(tǒng)型、生態(tài)型三種。生態(tài)型低代碼廠商主打“產(chǎn)品+服務(wù)+生態(tài)”的模式,這里的生態(tài)可分為內(nèi)部多應(yīng)用的集成利用與外部合作的協(xié)作,完善低代碼產(chǎn)品本身功能、提升自身產(chǎn)品性能的同時也可實現(xiàn)與合作伙伴的生態(tài)共建。選項要素:通過從產(chǎn)品能力、品牌影響力、生態(tài)能力三個維度對低代碼廠商進(jìn)行評價,產(chǎn)品功能全面、具備一體化開發(fā)平臺能力,廠商背景雄厚、資金鏈充裕、客戶認(rèn)可度高的廠商較
美國SaaS市場現(xiàn)狀:短周期內(nèi)市場遇冷,SaaS廠商股價與估值回落明顯。美國是**SaaS發(fā)展較成熟的市場,上市廠商數(shù)量、SaaS化程度與覆蓋場景數(shù)量都處于**良好地位。但在過去一年, 其SaaS市場卻出現(xiàn)了負(fù)增長,BVP新興云指數(shù)為-50.9%,縮水程度遠(yuǎn)**大盤。對比來看, SaaS公司的估值倍數(shù)已經(jīng)降到了**大部分歷史水平的程度:比5年平均水平的12.9倍低32%,相比10年平均水平的9.4
銀彈谷零代碼軟件開發(fā)套件樹形實體的樹過濾字段用法實用技巧
本次為大家?guī)磴y彈谷零代碼軟件開發(fā)套件樹形實體的樹過濾字段用法實用技巧: Q:樹形實體里的樹過濾字段,是做什么用的? 例如一個系統(tǒng)中,存在多個項目的樹形數(shù)據(jù),比如組織機(jī)構(gòu)、清單等,樹過濾字段就是為了把各項目的樹形數(shù)據(jù)區(qū)分開。 這多個項目的樹形數(shù)據(jù),同時保存在一張表中。 首先,需要添加樹過濾字段。 在使用加載規(guī)則、保存規(guī)則等與樹形操作相關(guān)的規(guī)則時,需要勾選“樹形實體”,并選擇過濾字段。 在使用時,加
聯(lián)系人: 李達(dá)
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