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數據治理與人工智能的發展存在相輔相成的關系。 （1）數據治理為人工智能奠定基礎 數據治理在提升數據質量方面具有重要作用。數據治理為人工智能保障數據隱私。 （2）人工智能對數據治理存在諸多優化作用 數據治理工作中，將大數據應用機器學習技術，作數據挖掘和分析，從而識別哪些是用戶隱私性數據、哪些數據可能有異常，一旦數據特征被確認，打上標簽，未來再做數據管理時，就可以使用元數據管理的方法機制，對外提供服務。

（1）業務轉型 是指企業通過全價值鏈的數字化變革實現運營指標的提升，成功的業務轉型需要認清方向，明確愿景，制定分階段的清晰轉型路線圖；正如面前提到，要有一個大方向，又要一個分階段的短跑，小型的項目與規劃，同時關注全價值鏈環節，以“凈利潤價值”為驅動，以業務為驅動進行轉型。 （2）技術轉型 是指搭建企業數字化轉型所需的架構和技術生態系統，成功的技術轉型需要健全的架構，創造并引領主題明確的技術合作伙伴生態圈，為什么這么說呢，在當今這個世界，單打獨斗，在現在的技術體系下，發展的進程下是很難完成的，促進企業借力合作，取長補短，共同發展。 （3）組織轉型 是指在組織架構、運行機制、人才培養和組織文化上的深刻變革。

1.盲目轉型，方向不明 2.認知不足，轉型乏力 3.部門隔墻，組織難變 4.人才難覓，能力不足 5.不夠“一把手”，或停留“一把手”

數據挖掘工程師所做的是建立和運行存儲和分析數據的基礎設施。首要的任務包括建立數據倉庫，組織數據以便于訪問，并為數據的流動安裝管道。數據挖掘工程師必須知道數據的來源，它將如何被使用以及誰將會使用它。數據挖掘工程師的關鍵縮略語是ETL：提取、轉換和加載。

BI是Business Intelligence的英文縮寫，中文解釋為商務智能，用來幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術集合，是從大量的數據中鉆取信息與知識的過程。簡單講就是業務、數據、數據價值應用的過程。 BI是一套完整的解決方案，可以將來自企業的不同業務系統（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己開發的業務系統軟件）的數據，提取出有用的數據進行整合清洗，在保證數據正確性的同時，進行數據分析和處理，并利用合適的查詢和分析工具快速、準確地為企業提供報表展現與分析，為企業提供決策支持。

數據庫與數據倉庫的區別實際講的是OLTP與OLAP的區別。具體而言，數據庫與數據倉庫的區別有以下幾點： 1、數據庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。 2、數據庫一般存儲業務數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。 3、數據庫設計是盡量避免冗余，一般針對某一業務應用進行設計。數據倉庫在設計時有意引入冗余，依照分析需求，分析維度、分析指標進行設計。 4、數據庫是為捕獲數據而設計，數據倉庫是為分析數據而設計。

數據挖掘培訓還是要去的，在數據挖掘培訓課程中，老師會給學生講很多大數據技術，并且帶著學生做項目，畢業之后掌握的技術肯定是要比同期沒有培訓過的人要多的多。所以，如果打算從事大數據行業的話，最好是先進行一下培訓，然后再去工作。

CDA數據分析師培訓機構還是不錯的，CDA培訓體系涉及的廣度和深度可以說是數據分析領域的實用內容，只要你想學習數據科學相關的內容，在CDA都能找到相應的課程，而且課程也絕不是粗制濫造。

CDA 數據分析師人才行業標準是面向全行業數據分析及大數據相關崗位的一套科學化、專業化、正規化、系統化的人才技能準則。CDA數據分析師認證考試是評判標準化人才的唯一考核路徑，這也就意味著CDA認證的高含金量和一定的難度。 數據分析師認證考試分為三個等級，LEVEL I、LEVEL II、LEVEL III，難度逐級提升。LEVEL I的通過率在七到八成，難度也是最低的，所以想要順利通過LEVEL I級別的考試并不是十分困難的事。需要注意的是，要通過了LEVEL I級別的考試才能參加后續兩個級別的考試。

數據分析師是指專門從事數據分析工作的人員。他們的主要職責是收集、處理和分析數據，為企業或組織提供數據驅動的決策支持。數據分析師需要具備一定的編程、統計學和商業分析能力，能夠從數據中發現問題、提出假設并驗證這些假設。 數據分析師的工作流程通常包括以下步驟：確定問題、確定數據來源、收集和清洗數據、進行分析和可視化、撰寫報告并提出建議。數據分析師需要熟悉各種數據分析工具和技術，能夠靈活運用它們解決實際問題。

數據分析，是指運用統計學、計算機科學等相關技術，對大量的數據進行收集、整理、分析、解釋和展示的一種處理方法。其目的是從數據中獲取信息和知識，幫助決策者作出科學的決策。數據分析可以幫助企業實現以下目標： 1.了解市場趨勢：企業可以通過對市場數據的分析，了解市場的規模、增長趨勢、競爭情況等，從而制定更加科學的營銷策略。 2.深入了解消費者：通過對消費者數據的收集和分析，企業可以深入了解消費者的需求、偏好、購買習慣等，從而制定更加貼近消費者的產品和服務。 3.提升企業效率：企業可以通過對生產、物流等數據的分析，找出流程中的瓶頸，從而優化生產、物流流程，提升企業效率。