数据管理的现状3数据管理的概述41.1数据管理概念41.2数据管理目标4数据管理体系5数据管理核心领域51.3数据模型61.4数据生命周期61.5数据标准81.6主数据91.7数据质量101.8数据服务121.9数据安全122.数据管理保障机制132.1制度章程132.1.1规章制度132.1.2管控办法132.1.3考核机制132.2数据管理组织152.2.1组织架构152.2.2组织层次162.2.3组织职责172.3流程管理192.4IT技术应用192.4.1支撑平台192.4.2技术规范22附件A数据管理规范23附件B数据质量评估办法38附件C数据质量管理流程42
2018/4/25 3:06:05
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狭义上讲，数据管理是指对数据质量的管理、专注在数据本身。
广义上讲，数据管理是对数据的全生命周期进行管理，包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等，整个数据生命期而开展开的业务、技术和管理活动都属于数据管理范畴。
有的专家干脆把广义的数据管理称为数据资产管理。
数据管理专注于将数据作为企事业单位数据资产进行应用和管理的一套管理机制，能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高数据质量，实现数据内外部共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产价值。
笔者根据20年
广义上讲，数据管理是对数据的全生命周期进行管理，包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等，整个数据生命期而开展开的业务、技术和管理活动都属于数据管理范畴。
有的专家干脆把广义的数据管理称为数据资产管理。
数据管理专注于将数据作为企事业单位数据资产进行应用和管理的一套管理机制，能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高数据质量，实现数据内外部共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产价值。
笔者根据20年
2018/3/21 4:09:41
915KB
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大致可分为数据标准与规范、数据安全、数据采集、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据运维及数据使用几个环节，覆盖了数据从产生到使用的整个生命周期。
2015/7/1 21:47:02
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紧缩包包括了：2018大数据标准化白皮书(2018)，大数据安全白皮书（2018年），大数据白皮书（2018年）
2020/3/10 12:05:19
7.82MB
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使用rpc的时候，使用protobuf工具，但是去官网下载实在是太慢了。
所以放到这里。
什么是GoogleProtocolBuffer？假如您在网上搜索，应该会得到类似这样的文字引见：GoogleProtocolBuffer(简称Protobuf)是Google公司内部的混合语言数据标准，目前已经正在使用的有超过48,162种报文格式定义和超过12,183个.proto文件。
他们用于RPC系统和持续数据存储系统。
ProtocolBuffers是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。
它很适合做数据存储或RPC数据交换格式。
可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。
目前提供了C++、Java、Python三种语言的API。
或许您和我一样，在第一次看完这些引见后还是不明白Protobuf究竟是什么，那么我想一个简单的例子应该比较有助于理解它。
所以放到这里。
什么是GoogleProtocolBuffer？假如您在网上搜索，应该会得到类似这样的文字引见：GoogleProtocolBuffer(简称Protobuf)是Google公司内部的混合语言数据标准，目前已经正在使用的有超过48,162种报文格式定义和超过12,183个.proto文件。
他们用于RPC系统和持续数据存储系统。
ProtocolBuffers是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。
它很适合做数据存储或RPC数据交换格式。
可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。
目前提供了C++、Java、Python三种语言的API。
或许您和我一样，在第一次看完这些引见后还是不明白Protobuf究竟是什么，那么我想一个简单的例子应该比较有助于理解它。
2015/6/26 19:42:55
1.48MB
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新时代下，随着经济、环境、政策的新变化，医疗保障领域的宏观决策难度更大、要求更高。
因此，国家医疗保障局规划了“宏观决策大数据应用子系统”，希望针对医疗保障体系中存在的数据标准不统一、数据源割裂、数据量利用率低等问题，在统一的数据标准之上，提供全面丰富的指标和分析维度，支持多场景多维度的实时展示和运行情况分析，使决策者能看清过去，洞悉隐藏在现象背后的规律与本质，进而展望未来，协助决策者及时识别中长期政策风险，测算政策调控带来的影响，为政策决策制定提供量化分析支持。
因此，国家医疗保障局规划了“宏观决策大数据应用子系统”，希望针对医疗保障体系中存在的数据标准不统一、数据源割裂、数据量利用率低等问题，在统一的数据标准之上，提供全面丰富的指标和分析维度，支持多场景多维度的实时展示和运行情况分析，使决策者能看清过去，洞悉隐藏在现象背后的规律与本质，进而展望未来，协助决策者及时识别中长期政策风险，测算政策调控带来的影响，为政策决策制定提供量化分析支持。
2018/6/26 9:49:56
22.49MB
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运用python代码进行模糊聚类步骤如下:建立数据矩阵；
数据标准化；
建立模糊类似矩阵；
改造类似关系为等价关系；
确定分类数
数据标准化；
建立模糊类似矩阵；
改造类似关系为等价关系；
确定分类数
2022/9/5 20:16:57
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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