云计算被定义为计算资源的共享池，已经在不同的应用领域广泛部署和使用。在云计算中，数据治理在提高整体性能和确保数据安全方面发挥着至关重要的作用。本研究从管理和技术应用两方面探讨如何实现云数据治理中的数据

以下文章来源于谈数据，作者石秀峰1、找症状，明确目标任何企业实施数据治理都不是为了治理数据而治理数据，其背后都是管理和业务目标的驱动。企业中普遍存在的数据质量问题有：数据不一致、数据重复、数据不准确、数据不完整、数据关系混乱、数据不及时等。(https://imghelloworld.osscnbeijing.aliyuncs.c

一、HTTPJSON方式的缺点1.JSON序列化效率低2.多语言服务治理功能低二、关于RPC框架RPC框架大致分为两类，一种是偏重服务治理，另一种侧重跨语言调用2.1服务治理型特点功能丰富，提供高性能的远程调用、服务发现及服务治理能力，适用于大型服

一Eureka服务治理体系1.1服务治理服务治理是微服务架构中最为核心和基础的模块，它主要用来实现各个微服务实例的自动化注册和发现。SpringCloudEureka是SpringCloudNetflix微服务套件中的一部分，它基于NetflixEureka做了二次封装。主要负责完成微服务架构中的服务治理功能。Eur

服务治理在上一节中简单介绍了SpringCloud和微服务架构，本章介绍如何使用SpringCloud来实现服务治理。由于SpringCloud为服务治理做了一层抽象接口，所以在SpringCloud应用中可以支持多种不同的服务治理框架，比如：NetflixEureka、Consul、Zookeeper。在SpringCloud服

在数字化转型的浪潮中，数据治理已经成了企业必不可少的一环。然而，许多企业在推行数据治理时常常陷入一些误解，这些误解阻碍了数据的有效管理和利用。那么究竟有哪些失误，又要如何解决呢？一、对数字治理的误解误解一：只有IT部门负责数据治理许多企业错误地认为数据治理

数据治理是对数据管理权力的执行和落实。数据建模可以被认为是对数据定义权力的执行和实施。数据建模这门学问涉及到在"正确"的时间，由"正确"的人，为组织定义"正确"的数据，这就是数据治理的本质。创建数据模型的动因有很多。一般包括遵循数据标准、减少冗余、符合业务

很多不太了解的人会认为：数据治理就是干数据清洗的。近两年，在我们公司，数据治理团队在数据降本方面做的比较多，效果还不错，我们很多人可能以为：数据治理就是做数据清理的。在京东科技集团数据治理工作组第一次全体会议上，我就讲过数据治理和数据清洗之间的关系：数据清

//下仔のke：https://yeziit.cn/14663/大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。它是一种数据量很大

在当今数字化时代，数据已成为企业重要的战略资产。有效管理数据对于企业提高运营效率、降低成本、做出更好的决策至关重要。数据治理作为一种重要的管理方法，可以帮助企业确保数据的质量、安全、合规性和有效利用。一、数据治理的定义与重要性近日，国家标准GB/T4369