大数据技术标准规范

接下来为大家讲解大数据技术标准规范，以及大数据技术标准规范是什么涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据分析师
• 2、企业数据标准管理系统怎么做,这样效率快很多
• 3、数据要素流通标准化白皮书(2022)

大数据分析师

Cloudera认证大数据分析师（CCADataAnalyst），证明具备在Cloudera平台进行大数据分析的能力。 Hortonworks认证数据分析师（HDPCA），显示了在Hortonworks平台进行数据处理和分析的专业技能。 IBM认证数据分析师（IBMCertifiedDataAnalyst），说明了在IBM大数据技术中掌握数据分析的专业水平。

人才缺口大：随着 IT 时代逐渐被 DT 时代取代，大数据分析师成为高度稀缺的人才。用理性的数据分析 替代人工的经验分析成为主流，而大数据分析师的供给指数仅为 0.05。入门相对简单：数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景。

大数据分析师需考取的证书包括Cloudera认证大数据分析师（CCADataAnalyst）和Hortonworks认证数据分析师（HDPCA）。这些认证展示了分析师掌握的大数据处理与分析技能，是行业认可的专业证明。

数据管理专业人才认证（DAMA）强调数据管理专业素养，覆盖数据质量、数据治理及数据安全等重要领域。集成解决方案架构师认证（OpenCA）认证集成解决方案架构专业知识，包括架构设计、集成技术及系统部署等核心内容。通过考取这些证书，大数据分析师能显著增强自己的技能，应对行业挑战。

企业数据标准管理系统怎么做,这样效率快很多

1、这些指标不仅需要在业务系统中统计和展现还需要在数据分析系统中展现，有的指标数据需要多个从不同的业务系统中进行获取。没有指标数据标准化，你可以想象在每次数据平台有新分析主题构建或旧的分析主题变革，都需要从所涉及的各个系统、库表中进行分析和定义，需要耗费的成本巨大。

2、数据标准建设流程包括需求明确、制定与落地三个阶段。首先，明确企业需求，建立数据驱动文化。其次，分配任务到各部门，通过讨论提炼业务指标，建立规范数据模型。最后，将标准应用到业务系统中，监督执行并持续优化。

3、统一的数据标准建设带来诸多好处：促进数据一致性，形成企业级单一数据视图；发现并改进现有系统标准，减少数据转换成本；作为系统建设的指南，节省工作量，确保系统符合标准；为业务人员提供业务理解一致性，技术人员提升系统质量，管理人员支持决策和精细管理。

数据要素流通标准化***(2022)

1、中央企业数据资化与数据资产入表建设***由用友精心编制，主要关注两大主题：企业数据资产化路径及YonBIP数据中台的推广。首先，政策背景与意义部分概述了数据资源的会计处理规则，如《暂行规定》和《指导意见》，强调数据在企业融资、并购等商业活动中的重要性。

2、网易数帆与CSDN合作发布的这份***，旨在帮助企业识别数字化进程中的瓶颈，提出针对性的治理策略，为企业实践提供实战指导。***详细阐述了数据治理的内涵，包括面向业务系统和分析系统的不同治理重点。主数据管理确保核心数据的一致性和权威性，而面向分析系统的治理则聚焦数据质量和标准化。

3、江小涓演讲中，探讨数据要素市场赋能与公共数据管理的双重挑战。 总结与展望 数据确权与登记实践路径丰富，助力数字经济更稳健前行。 全国省市大数据管理机构概况与职能梳理，构建全国数据管理体系。 《全球数字经济***》揭示最新趋势与未来发展蓝图。

4、年5月，普华永道与华为云联合发布《汽车行业数字化用户运营解决方案***》（以下i简称“***”）。直面从汽车存量市场带来的流量缓行，给出提高存量吸引力的思路，重视内容为王。研究它的内容期间，逐渐发现比较符合大多主机厂面临的困境和希望，也符合我的工作内容的困局求变诉求。

5、在最早的比特币***[9]的中文翻译中，区块链被翻译成了区块链语。这是汉语“区块链”一词出现的最早时间。 区块链是什么意思？ 区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链，是比特币的一个重要概念。

6、年12月，中国通信标准化协会主办的“2021混合云大会”日前在北京举办，会上发布了《托管云产业发展***》。2022年4月，360数科正式引入中国信通院数据安全治理能力评估（即DSG评估）。

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