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数据治理都包括哪些内容?如何选择相关服务商?

2022年1月25日 15:35

作为网络技术中的一个较有代表性的概念,数据治理近两年颇受行业重视成为人们关注的一大焦点话题。若问一个从未从事过网络技术相关工作的人似乎很难说清楚它到底是什么,而有丰富经验的网络技术人员对它一定不陌生。这种数据型治理模式就是通过网络科技大数据等方式帮助企业从传统人工运营管理模式走向智能自动化,从而完成数字化转型升级的过程。但受技术和模式限制,让企业在数字升级过程中不得不求助于专门数据相关的技术机构,那么该如何评断机构的优劣呢?



一、如何选择解决方案提供者

数字化、智能化,都不可简单的认为只要有电脑、有技术人员就可称之为智能数字化企业。一家真正的智能数字化企业,要拥有前沿的思维、先进的技术,更要有良好的运营模式。在众多数字化解决方案提供者中,我们不难看到一些比较不错的提供者会优先考虑到人才的培养。除了必要的指导性思维,实战、理论、比赛缺一不可。


二、专门的技能培训提升课程

数据治理包含了多项内容,其中比较让人熟悉的莫过于丰富多彩且由浅入深的课程。课程匹配企业,要做到言之有物、行之有效。既遵循了既定的原则,又要根据企业的实际情况做出微调,从而形成完善的课程方案。以目前比较受欢迎的课程模式为例,数字化岗位、行业场景、职场通用以及数据思维都是员工比较欢迎的课程。而赋能训练营则可深入的培养技术人员在各项领域内的深造技术。


三、学习模式

很多解决方案提供者都号称能提供完善的学习方式,但事实是否如此,还要看实际的安排是否合理。一般来说,在线训练要包含课程、社群学习、实战演练。而赋能训练营则要强调伴随式开发、课程以及社群学习。然后还要来几次比赛,增强学员的主观能动性。


数据治理是如今企业走向数字化的常用方式。在有效的治理环节,学习、课程、师资都起到了至关重要甚至可以说是点睛之笔的效果。