数据治理是一项一把手工程，旨在从企业高层直接引领并推动数据管理和应用工作。它的实施与公司高层的认可和支持密不可分，因为只有在高层领导的全力支持下，数据治理项目才可以获得所需的资源和预算，进而协调并推动其他部门和团队热情参加和配合数据治理工作。因此，公司高层的支持是数据治理项目成功的关键保障。

  包括数据治理总册和各专项治理分册等，能够在一定程度上帮助企业的数据开发和管理团队做到有章可循、有据可依，进而提高数据治理的整体水平。

  有助于发现数据治理薄弱环节，也是衡量数据治理成果的直接途径。以数据健康评分作为持续抓手，落实到具体责任人和团队，任何一个人都有绩效分，从而促进“要我治理”向“我要治理”的良性可持续发展。

  许多企业面临着数据质量上的问题的困扰，缺乏有效的数据质量稽核无法确保数据质量，而过多的数据质量稽核则会导致算力和成本的过度消耗，甚至影响正常的数据处理流程。因此，企业要精准地把握数据质量管理的尺度，并非所有数据都需要高质量的管理。在实践中，应优先针对涉及重要业务的数据、常常会出现问题的数据以及被多次引用的数据来进行稽核。

  级的血缘关系。然而系统自动解析并不能覆盖所有的血缘关系，因此还需要人工维护的方式来进行补充。

  选择合适的计算引擎对于大数据处理至关重要。例如，将相同的数据任务从HiveSQL迁移到SparkSQL后，运行时间、计算资源和内存资源大约能节约40%。不同的计算引擎具有各自的优势和适用场景，因此在实际应用中应该要依据任务的具体需求和数据特点来选择最合适的计算引擎，以实现更高效、更稳定和更节约世界资源的计算处理。

  ，长期致力于数据治理领域的研究与实践，曾担任世界500强企业数据治理负责人，在数据治理领域有着丰富的产品规划、产品建设和运营实践经验。

  飞轮UPS模块化分布冗余供电方案方案提高了总系统的可用性,提高了UPS系统的带载率，来提升了UPS的效率，达到的节能的目的。高压柴油发电机的大幅度减少了电缆的使用量节约了投资，柴油发电机采用先单机运行再并机运行的模式，减少了柴油发电机的单台容量，并且解决的冷机启动时需要很大的启动电流的问题。

  今天的三星是如日中天，但有人慢慢的开始探讨三星的死穴。这并非诅咒。所有的家族企业都面临同样的问题，那就是交接班问题。交接班问题不仅是家族企业的“家事”。从全球来看，在很多国家家族企业地位都十分重要，几乎占据了所有企业的半壁江山，且主要以中小企业为主。《财富》杂志500强中37%的企业是家族企业，如洛克菲勒、沃尔玛、福特、宝马、三星、现代...