随着“大智移云链”等新技术的快速发展与深入应用，整个经济社会迎来了一场数字化的变革。
银行业作为技术高度敏感的行业，历次严重技术创新都会对其运作模式产生深刻影响。
近十年来，商业银行的IT系统数据量高速膨胀，这些海量的、散落在各处的异构数据导致数据资源的价值低、应用难度大等问题。
加之外部数据难以自然地与内部数据进行有机融合，在这种背景下，数据治理成为商业银行无法回避的焦点话题。
同时，监管机构对于商业银行数据治理的要求也在不断加码，银保监会于2018年5月21日正式发布的《银行业金融机构数据治理指引》就明确要求：商业银行应将数据治理工作纳入公司治理的范畴，并将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩

该资源包括TEQC.exe、QCVIEW32.exe、dos4gw.exe、DOSBox-0.74.exe。
可完成TEQC数据质量分析结果的可视化。

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

分析和评价数据质量+接纳机质量+站点质量（CORS站选点）

用于对遥感植被指数时间序列进行Savitzky–Golay滤波平滑，可减弱天气情况及数据质量因素对于时间序列的不利影响。
进行滤波之前请先将原时间序列中由于云覆盖导致缺失的像元进行线性插补。

无服务器数据湖框架（SDLF）开源计划|无服务器数据湖框架（SDLF）是可重用工件的集合，旨在加快AWS上企业数据湖的交付，将生产部署时间从数月缩短至数周。
AWS团队，合作伙伴和客户可以使用它按照最佳实践来实现数据湖的基础结构。
动机数据湖可为您的组织提供敏捷性。
它提供了一个存储库，消费者可以在其中快速找到所需的数据并在其业务项目中使用它们。
但是，建立数据湖可能很复杂。
除了文件存储之外，还有很多事情需要考虑。
例如，如何对数据进行分类，以便知道所存储的内容？您需要什么摄取管道？您如何管理数据质量？如何将转换代码保持在源代码控制之下？您如何管理开发，测试和生产环境？构建解决这些用例的解决方案可能需要花费数周的时间，而这段时间可以花在数据创新和实现业务目标上。
SDLF是经过生产强化的最佳实践模板的集合，这些模板可加速您在AWS上的数据湖实施过程，因而您可以专注于

日益上涨的人力成本和时间成本给企业发展带来了严峻考验，越来越多的企业把信息化建设提升到了企业战略的高度。
通过技术手段对企业管理和流程进行积极改造，让业务发展更规范、更高效成为了众多企业的共识。
但是，企业在信息化过程中还是会遇到很多问题。
●业务无系统支持：大量使用邮件或者线下xls来进行收集数据及工作协调●与系统流程脱节：不能全面准确反映实际工作流程，系统变更时效性差●信息孤岛：各系统不关联、不兼容，系统数据切换效率低●智能化程度低：无数据or数据质量差●开发、运维成本高为了处理以上问题，阿里巴巴企业智能事业部推出了0代码企业应用搭建平台——宜搭，将原本开发过

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。