数据治理体系认证 证书企业的核心竞争力
这里的小数据是承载事物实体的数据，如人、金融和事物。它是企业一切业务发展的载体。
其实，说白了，就是主数据管理。例如，笔者认为，需要从主数据源控制“一次数据质量”和“
真实数据质量”，实现这一目标的唯一途径就是从主数据源控制数据质量。从这里也可以看出，
小数据的治理追求标准化和准确性，这应该是一种背景行为。
在大数据时代，由于大数据技术的突破，大量结构化、非结构化、异构的数据可以存储、
处理、计算和分析，提高了我们从海量数据中获取知识和洞察力的能力。对于大数据，
盲目追求精度的传统思维受到了挑战。大数据的治理允许一定程度的容错，
但在宏观层面上可以有更好的知识和洞察力。对于大数据的治理，
人工智能技术更多地被运用在知识地图和语音识别等方面，控制大数据的采集、处理和使用，
使其能够依从使用。因此，将大数据治理置于中间阶段似乎更为合适
。数据治理的根本目标是提高数据质量，控制数据安全性和遵从性。
数据治理涉及范围广泛，参与者众多。它要求组织和制度的成功有一定的保障。
数据治理体系认证 证书是企业发展战略指导
根据行业经验，无论是基于后台的小数据治理还是基于中职的大数据治理，
“”项目都是数据治理组织建设的佳实践。特别是中台数据治理已经上升到企业战略层面
自下而上的治理几乎不可能成功。其次，数据治理组织的建立不是为了组建临时团队，
而是要支持一个完整的企业数据业务系统，包括组织体系、管理系统、执行系统、技术系统等，
不同企业在数据治理组织的人才选拔和人才培养方面应有不同的策略。一般来说，
建立数据治理组织，从企业内部选拔相应的技术专家和业务专家比较合适，
可以比外部招聘更快地启动。但是，对于传统企业来说，其内部管理偏于偏颇，
数据治理团队的建设需要更多的外部力量，根据业务主题对数据资产进行梳理，制定数据资产标准。
数据治理体系认证 证书体现企业定位的重要性
数据是指记录和识别客观事件的符号。正是物理符号或这些物理符号的组合记录了客观事物的性质、状态和关系。
事实上，在我看来，数据可以分为两部分，一部分是数字，另一部分是文字。数字是无意义的抽象符号，
数据是有意义的数字。单词表示意义，数字表示数量。当这两者结合在一起时，就会生成数据。
在我们的生活和工作中，数据无处不在。对于企业来说，有很多数据与企业的主要利益无关，不需要治理。
数据治理的对象必须是重要的数据资源，它们关系到企业的主要业务利益。这种数据资源可以称为“数据资产”。
正如北京大学王汉生教授所说：“数据治理不是对“数据”的治理，而是对“数据资产”的治理，
是对数据资产相关各方利益的协调和规范。”第二是数据的正确确认。一旦数据成为资产，
就必须有所有者或实际控制人，可以统称为财产所有者。与实物不同，实物的产权相对清晰，
数据较为复杂。在产品的生产和制造过程中，制造商在与消费者进行交易之前拥有完全的产权。
产品生产后，消费者通过支付相应的货币享有产品的产权。数据的生成过程是不同的。
我们的各种在线行为每天都会产生大量数据，比如网上购物、浏览网页、使用地图、
评论/评估。谁拥有这些数据？控制应该如何治理？这是摆在我们面前的一个难题！
我们看到，近年来，一些不好的企业利用我们的在线数据导致了源源不断的安全和隐私泄露。
我希望随着技术和业务的进步，我们能尽快找到解决方案！
数据治理体系认证 证书体现企业核心业务
定义数据资产的元模型标准，包括数据含义、业务规则、质量规则、数据源、存储路径、
管理部门和数据资产管理者，即数据资产的元数据标准。定义数据模型是成功实施数据治理的重要前提；
其次，重点规范企业核心数据资产——主数据，包括：主数据标准化定义、参考字典标准化、数据清理、
数据服务共享等，规范业务指标属性。指标属性分为“业务属性”和“技术属性”。
业务属性包括指标分类、名称、计算公式、表示方式、业务人员普遍认可的查询权限；
技术属性包括技术运维人员关心的系统来源、检索字段、检索频率、处理规则等。其核心是元数据管理。