本文深入探讨了数据治理的三大常见误区：需求不明确、仅依赖技术部门、追求大而全的项目。通过实际项目经验，文章建议明确客户需求、建立多方参与的组织架构和制度流程，并优先解决核心数据问题，以提高数据治理项目的成功率。

数据已成为数字经济关键要素，但数据孤岛现象制约数据价值释放。文章解析了数据孤岛的定义、危害、成因及解决方案，强调通过构建基于静态数据中心的数据治理平台，打破数据孤岛，提升数据质量和业务效率，实现数据资产的全面价值化。

构建数据治理绩效考核体系，确保数据治理过程与结果的双重把控。通过明确考核目的、原则和指标，强化数据治理执行，提升数据质量。涵盖组织人员、数据质量等多维度考核指标，确保数据治理的有效实施与持续优化。

文章详细讲解了标签评分在标签治理中的重要性，通过评分模型从多个维度评估标签价值，助力业务运营和集群资源规划。文章介绍了为何使用标签评分、评分模型包括使用度、关注度、质量、持续优化度和安全度等维度，并探讨了标签评分在提升数据质量和优化资源配置方面的应用。

本文介绍了唯品会自研数据服务Hera的背景、架构设计和主要功能。Hera作为数据中台的关键组成部分，通过统一的API接口控制数据流入流出，解决了数仓访问效率低、数据指标不统一等问题。文章详细阐述了Hera的架构设计、调度流程和主要功能，包括多队列调度策略、多引擎查询等，旨在提升数据交付效率和自助分析数据能力。

本文深入探讨了数据治理中指标管理的重要性，揭示了指标命名不一致、口径不清晰、数据难追溯等常见问题。详细解析了指标的组成，包括数据域、业务过程、时间周期等要素，并分类介绍了原子指标、派生指标和衍生指标。同时，文章提供了指标管理的具体做法，如建立指标生产协同机制，确保指标建设规范高效。

探讨企业大数据平台中客户标签与客户画像项目的实际效果，分析标签与大数据平台、CRM、数据中台的联系，以及标签的分类与管理。揭示标签在数据最细粒度划分中的作用，强调标签管理的重要性，并探讨标签体系分类和标签内容信息的管理策略。

数据治理已成企业必需品，需适应快速变化的数据环境。主动数据治理强调数据民主化，利用AI和ML优化流程，实现实时调整与高效治理。相比传统治理，主动治理更灵活、更响应业务需求，有助于提升数据质量、降低违规风险，并支持企业持续发展。

本文探讨了企业数据资产的生产与消费现状，揭示了数据孤岛问题。介绍了如何通过敏捷的、分散式数据治理方法解决数据跨部门使用的难题，并重点介绍了Amazon DataZone作为实现数据治理新思路的平台与工具，使数据生产者和消费者之间建立高效连接，同时确保数据使用的授权与监管。

探讨如何构建高效的数据模型设计，解决分析师与数据开发之间的矛盾。分析数据模型的可复用性、完善度和规范度，并提出衡量标准，如跨层引用率、汇总数据查询比例和模型引用系数，旨在优化数据仓库架构，提升数据分析和业务运营效率。