质量管理机构
收录了 质量管理机构 频道下的 50 篇内容
一篇文章说清楚如何提升大数据质量
数据质量问题不仅仅是一个技术问题，它也可能出现在业务和管理的过程中。要想提高数据质量，就必须懂行业、懂组织、懂业务。
深化敏捷研发转型，金融行业逐浪数字化“深水区”
数字化转型是金融机构构建差异化核心竞争力的关键，既可以优化现有业务场景，实现提质增效，还可以创新金融服务场景，为用户带来全新体验。
中小银行数据治理做不好，是问责机制和考评绩效体系的“锅”？
中小银行业务粗放发展所带来的数据质量差的问题，导致数据不能有效成为新生产要素发挥关键作用。
区块链在金融风险数据共享中的应用实践（上篇）
本文来自微信京东数科技术说公众号。
Scrum 项目管理实践为 CMMI 提供支持
本文探索了Scrum管理项目与开发方面的能力成熟度模型集成（CMMI-DEV）中的项目管理流程领域是如何相互关联的。
数据质量问题是“技术”问题还是“业务”问题？
本文转载自技术琐话公众号
“以数治税”时期，四川税务局“以何治数”？
进入“以数治税”时期，四川省税务局历时两年，对遍布于70余个系统的历史数据和实时数据进行了重新梳理和汇聚；又历时近一年建成了数据知识体系。
博文共赏：也谈大公司病 3——治大国不是烹小鲜
多数大公司大了后都不可避免会遇到大公司病，机构臃肿，行动缓慢，协调困难，思维僵化。为此，大公司采取了各种各样的做法，建设企业文化，调整组织机构，更换领导人，加强流程规范，建立特区，建立快捷通道，引入敏捷方法。这些措施往往都能取得一定时间的效果，却很难与整个公司抗衡，随着时间流逝，大公司病还在蔓延。为什么会这样？是解决措施有问题？还是管理能力不足？还是没有找到真正的问题？下面对大公司病的一些另类思考，试图向真正问题迈进一步，“治大国不是烹小鲜”是其中第三篇。
AIGC 引发金融变革，但你的数据 Ready 了吗？ ｜《超级连麦》
数字化转型为什么“非数据资产”不可？企业数据全生命周期管理分几步？如何充分识别和挖掘数据价值？
解密“CDO- 首席数据官”的价值、挑战及发展
“CDO-首席数据官”的价值、挑战以及发展。
【DQMIS 议程】第五届数据质量管理国际峰会议程新鲜出炉！
第五届数据质量管理国际峰会议程
PayPal 资深总监常青：目前还很难判断 AI 能否在金融领域有效落地
金融科技是时下热度颇高的风口之一，但爆发式增长背后的风险和错误不容忽视，合规失效、团伙欺诈等问题此起彼伏，金融强监管势头依旧不减。在坚持金融技术创新的同时，做好风险管理与合规才是促进金融科技行业健康发展的唯一途径。
持续质量和云平台：如何进行移动应用测试
开发和测试移动应用为何如此困难？对于许多开发者来说，这个问题的答案就是“在一个设备和操作系统纷繁复杂的领域持续保持高质量”。当应用需要在更短的发布周期内敏捷交付时，这一问题更加突出。基于云的测试实验室提供了可以在大量设备上为你的软件高效执行自动化测试的基础设施。
FCon 联席主席吴震操：金融数据治理既是技术问题也是管理问题
金融行业数字化转型的挑战主要表现在业务复杂、数据异构，强监管，和业务传统带来的惯性。
数据资产入表实施前，国有企业要了解哪些事？
国有企业作为驱动数字化转型升级的排头兵，如何充分发挥海量规模数据和应用场景等优势，如何解决数据难点，如何管好用好数据资产，已成为国企数字化转型的关键命题。
我是培训机构出身的程序员，不敢告诉任何人
培训机构出身程序员和科班程序员之间，有鄙视链吗？
“谁投入、谁贡献、谁受益”，财政部印发加强数据资产管理的指导意见
构建“市场主导、政府引导、多方共建”的数据资产治理模式。
中小银行如何构建智能风控体系？明确业务需求比盲目求新更重要
构建智能化风控体系首先必须明确业务战略，顶层设计和规划非常关键。
政务数据安全管理实践
本文从新型智慧城市建设过程中政务数据共享开放可能存在的数据安全风险出发，结合百分点科技多年服务各类政府部门和企业的数据管理经验，基于对数据全生命周期的有效认知，融合大数据算法挖掘和人工智能识别等技术，全面系统地提出了一套政务数据安全管理体系和实践成果，以期全方位保障政务数据共享开放安全，促进新型智慧城市建设。
有关数据治理的本质及实践，看这一篇就够了
本篇文章就结合龙石数据的理论研究和实践经验，帮助大家揭开数据治理的面纱。
京公网安备 11010502039052号 | 产品资质
