新闻中心

企业数据治理的重点和难点

企业数字化变革中，治理数据混乱难题的具体实施措施包括：建立数据治理框架。包括数据的组织、人员、流程、制度、数据、系统等方面。框架应该明确数据的所有权、管理权和使用权，以及数据管理的流程和规范。制定数据标准和管理流程。包括数据的定义、格式、命名规则、存储方式等方面。

非托管数据也是重要数据！ 文件，文件夹和共享中的数据是您最有价值的数据中的一部分，而且通常比托管数据具有更大的风险。确保您的数据治理策略涵盖非结构化数据。尽早制定 业务目标 以进行数据治理，并分配一名首席数据官（CDO）。使CDO负责管理和实现数据治理目标。

数据治理要定战略、定制度、建组织，这是顶层策略，这每一项都牵一发而动全身，都需要高层领导的大力支持和推动，业务部门和技术部门的紧密协同。

提高全面思想认识 毋庸置疑，数据是企业的宝贵资产，各企业已经意识到数据质量的重要性，但是并没有将数据治理提到战略高度，信息化建设的重点仍然是应用系统建设和运维。数据治理是一个系统工程，需要管理层、系统开发人员、系统使用人员、系统维护人员多方协作才能进行。

sas包括的反向评分项目数是

1、【答案】：C SAS有20个项目，每个项目分为四级评分，15个为正向评分题，5个为反向评分题。

2、SAS包括的反向评分项目数是5。SAS的服务 SAS是全球领先的商业分析软件与服务供应商。SAS通过三部分服务—软件及解决方案服务、咨询服务、培训及技术支持服务帮助客户洞察商机、成就变革、改善业绩。

3、sas的每个项目按症状出现的频度分为四级评分其中包括：15个正向评分题，5个反向评分题。焦虑自评量表（SAS）由W.K.Zung于1971年编制。本量表含有20个反映焦虑主观感受的项目，每个项目按症状出现的频度分为四级评分，其中15个正向评分，5个（带*号）反向评分。

4、SAS的记分：正向评分题依次评为粗分4分；反向评分题则评为1分。待评定结束以后，把20个项目中的各项分数相加得到总粗分（X），然后将粗分乘以25以后取整数部分，得到标准分（Y）。

5、sas的每个项目按症状出现的频率度分为四级评分其中包括10个正向评分题，5个反向评分题，15个正向评分题，10个反向评分题。焦虑症自测量表积分规则。

因为反向传播算法人工智能进入第二个高潮具体是在哪一年

1、人工智能的第二次高潮始于上世纪80年代。人工智能是在1956年达特茅斯会议上首先提出的。该会议确定了人工智能的目标是“实现能够像人类一样利用知识去解决问题的机器”。虽然，这个梦想很快被一系列未果的尝试所击碎，但却开启了人工智能漫长而曲折的研究历程。人工智能的第一次高潮始于上世纪50年代。

2、人工智能发展的第1次热潮，从1956年一直持续到70年代前期。这一时期研发的专家系统等人工智能系统，因受到计算机处理性能的制约，只能处理一定数量的规则，并且是在特定的领域、特定的环境下才能够发挥作用。

3、近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。

智慧停车项目

1、智慧停车是指在交通领域基于停车位资源，综合利用云计算、物联网、人工智能、无线通信、大数据处理等技术，使停车资源网络化、信息化、系统化，具备时间和空间上的数据采集、分析、预测、控制和引导能力，使停车设施的运行由数字云平台管理，停车位由汽车出行云平台精准预测和引导，实现城市停车。

2、核心优势/无人值守智慧/： 大数据平台整合城市停车资源，形成智能停车资源池。运营策略与成功案例/通过创新运营手段，如智慧停车项目，我们看到了显著的成效。例如，重庆某景区采用地磁、视频桩和地锁的混合方案，实现了区域停车的智能化联动，停车大数据平台实时监控和调度，提高了停车效率。

3、北斗智慧停车融资项目通过引入智能化的停车管理系统，可以有效解决停车难问题，满足市场需求。技术创新：北斗智慧停车项目采用了先进的无线通信技术和视频监控技术，可以实时监控停车场内的车辆和安全情况，提高了停车场的效率和安全性。这种技术创新有助于提升项目的竞争力。

数据治理包括哪些方面

数据治理包括以下几个方面：数据集中存储与管理：为降低数据治理的难度、成本和复杂度，通过建立数据集中管理的制度减少数据复制和分散存储，提高数据的集中度和集成度。

数据治理包括哪几个方面如下：元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力。数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性。

数据治理包括“理”“采”“存”“管”“用”五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。 数据资源梳理是从业务视角梳理组织的数据资源环境和数据资源清单，包括组织机构、业务事项、信息系统以及数据库、网页、文件和API接口形式存在的数据项资源。

数据质量与管理层：这一层面着重关注数据的质量、安全和合规性。包括数据清洗、去重、消重、标准化等数据质量处理措施，数据隐私和安全保护措施，以及符合相关法规和政策的数据使用和管理规范。在这个层面上，关注点是如何确保数据的质量和合规性，以提高数据可信度和可用性。

2022下半场新零售会员运营升级三大新趋势|有赞K100私域洞察

可以看到，新零售的趋势下，零售行业已经从原来的单纯追求流量经济、规模经济向以私域为核心阵地，深度挖掘“单客产值”的模式转变，越来越多的企业将会员作为核心资产看待，并基于会员的运营，维持品牌的核心价值。

其核心，就是把流量运营，真的转换成会员识别、服务分配、权益打通、私域沉淀，这样一个用户营销的策略。

进一步升级到0阶段——数字化经营，会员运营成为关键，通过CRM系统优化会员管理，提升复购率和单客价值。而品牌馆的建设则是整个转型的亮点，通过整合百货集团、商场和专柜的协作，实现线上下单、订单履行和数据分析的无缝对接，提升运营效率。

对于绝大部分企业来说私域运营才刚刚开场；2）企业精细化运营的新起点是加粉引流；3）全域运营正成为企业私域运营新趋势；4）企业私域运营专职岗位和人才需求2022年越来越多； 我们相信，2022年的私域趋势远远不止这些，真正的红利还在路上。