数据治理
数据质量至上：如何通过清洗提升数据价值并推动业务增长
数据清洗作为提升数据质量的核心环节，对于释放数据价值、推动业务增长具有至关重要的作用。企业应重视数据清洗工作，建立健全数据清洗流程，结合业务实际灵活运用清洗方法，确保数据成为驱动业务创新与增长的强劲引擎。
筛斗数据：文档数据提取的优点
文档数据提取能够轻松处理和从多种类型的文档及其变体中提取数据，只需最少的手动干预。这种集成通过自动化工作流程简化了数据流，从而实现高效的数据处理和分析。
数据清洗与数据质量的关系
数据清洗是一种提高数据质量的可行有效的技术方法，它主要用于处理在数据质量问题中，数据清洗具有一定的局限性，它需要与在模式层处理脏数据的数据整合技术共同使用以充分提高数据的质量。
筛斗数据：如何进行数据提取？
数据提取就像一个盲人摸象的过程，为了防止个人提取数据产生的偏倚，制定一个详细的数据提取规则和数据提取表格，明确提取类型进行详细布局是非常有必要的。
数据洞察的起点：专业清洗技巧促进持续发展
专业的数据清洗不仅能够提高数据质量，还能够为数据分析提供可靠的基础，从而支持更加精准的业务决策和策略制定。这对于任何希望在竞争激烈的市场环境中保持持续发展潜力的组织来说，都是至关重要的。
我国数据安全面临的七大挑战与治理建议
在数字信息技术日新月异的发展趋势下，数据已成为数字经济发展的核心生产要素，是国家重要资产和基础战略资源。随着数据价值的愈加凸显，数据安全风险与日俱增，数据泄露、数据贩卖等数据安全事件频发，为个人隐私、企业商业秘密、国家重要情报等带来了严重的安全隐患。
数据安全：为什么要做数据安全？
数据安全是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。要保证数据处理的全过程安全，数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。
