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数据网格:技术深潜
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公共部门的Collibra
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公共部门的Collibra
数据管理:入门的最佳实践
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数据管理:入门的最佳实践
IDC PeerScape:数据编目的最佳实践
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IDC PeerScape:数据编目的最佳实践
Collibra高等教育数据智能云
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Collibra高等教育数据智能云
最大化您的雪花投资与Collibra数据质量 & 可观察性
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最大化您的雪花投资与Collibra数据质量 & 可观察性
为实施SB475的德州机构提供Collibra数据智能云
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为实施SB475的德州机构提供Collibra数据智能云
准备好数据网格，而不是网格化
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准备好数据网格，而不是网格化
将敏感数据映射到Snowflake
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将敏感数据映射到Snowflake
Collibra数据智能云(2023.02年版本)
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Collibra数据智能云(2023.02年版本)
Collibra数据质量 & 可观察性演示:源到目标验证
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Collibra数据质量 & 可观察性演示:源到目标验证
Collibra数据质量 & 可观察性演示:开箱即用的特性
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Collibra数据质量 & 可观察性演示:开箱即用的特性
Collibra数据质量 & 可观测性演示:数据漂移和移位检测
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Google Cloud:为Definity Financial的Google Cloud转型和分析提供支持
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Google Cloud:为Definity Financial的Google Cloud转型和分析提供支持
大规模构建和推出数据质量的最佳实践
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大规模构建和推出数据质量的最佳实践
为可信的数据访问提供最佳体验:新功能预览
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为可信的数据访问提供最佳体验:新功能预览
完整性:通过细粒度数据保护释放价值和灵活性
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e77乐彩手机版的数据民主化之旅，以及e77乐彩手机版如何定制体验来推动采用
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普华永道:使用Collibra实现数据最小化，与客户建立信任
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DataOps.实况:雪花架构中的一等公民数据产品
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DataOps.实况:雪花架构中的一等公民数据产品
数据的未来就在这里! 准备好数据网格(没有网格)
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数据的未来就在这里! 准备好数据网格(没有网格)
深入了解Collibra数据目录
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深入了解Collibra数据目录
数据质量即服务:为可信数据铺平道路
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数据质量即服务:为可信数据铺平道路
为雪花推出Collibra保护
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为雪花推出Collibra保护
Collibra + Snowflake:与数据沿袭一起使用效果更好
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Collibra + Snowflake:与数据沿袭一起使用效果更好
西北互惠基金和美国世纪投资公司:数据传承的秘密
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通过Collibra数据市场推动用户采用
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通过Collibra数据市场推动用户采用
使用最新的集成跨每个源交付可信数据
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使用最新的集成跨每个源交付可信数据
AT&T和仲量联行:变革管理做得对
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为数据科学家和数据分析师提供自助服务分析
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Collibra数据质量 & 可观察性演示:带有规则实施的数据发现
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Collibra数据质量 & 可观察性演示:自适应和自定义规则
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Collibra:目录中的目录
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专家小组:最大化数据目录的价值
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从企业数据市场中获取最大价值
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从企业数据市场中获取最大价值
傻瓜数据目录
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傻瓜数据目录
数据可观察性如何驱动成功的数据产品
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数据可观察性如何驱动成功的数据产品
利用数据质量和数据治理来加速业务计划
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云规模的数据质量:什么是新的和即将到来的
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埃森哲:为什么需要e77乐彩app下载体验机来成功部署数据网
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Collibra如何推动e77乐彩手机版的数据治理复兴
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将Collibra打造为“数据界的Jira”
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数据管理即服务:强大的数据治理加速器
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第一旧金山合作伙伴:梅奥诊所利用Collibra作为管理的催化剂, 数据网格和整体数据素养
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成为未来的数据领导者:成为实现的中心
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数据智能:它是什么，为什么你应该关心它?
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就绪，设置，开始:使用工作流设计器启用治理，并了解如何帮助推动其未来
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德勤:武田企业数据目录
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问我任何关于Collibra保护的问题:与雪花和e77乐彩app下载对话
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通过意识赋予权力——管家驱动的文化
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通过意识赋予权力——管家驱动的文化
启动您的引擎:开始使用Collibra和Data Mesh
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数据治理是小菜一碟
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推动企业采用——以客户为中心的方法
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如何实现数据的民主化和数据治理的去中心化
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数据可观察性如何改善数据工程
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如何成为数据治理领导者
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创建支持数据的组织的关键步骤
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IDC快照:数据智能成熟度驱动三倍的业务成果
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Collibra数据治理:产品概述
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Collibra数据质量 & 可观察性演示:异常值检测
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让你的数据产品成为一流公民
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让你的数据产品成为一流公民
Collibra联邦机构数据情报云
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Collibra国家和地方机构数据智能云
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加速您的数据网格之旅，由Collibra提供支持 & 埃森哲咨询公司
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加速您的数据网格之旅，由Collibra提供支持 & 埃森哲咨询公司
数据可观测性的三个案例研究
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数字时代的数据伦理:它是什么, 为什么它很重要, 以及你能做些什么来推动你的组织采用
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数据治理:入门的最佳实践
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更聪明的, 更清洁的, 更快:公共部门如何利用机器学习来获得可靠和可信的数据
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利用数据质量驱动更好的结果
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如何实现数据质量和可观察性e77乐彩app下载
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如何实现数据质量和可观察性e77乐彩app下载
边缘上的样本可视化
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Collibra数据目录:产品概述
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Collibra数据智能云(2022 !.11版)
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数据市场概述视频
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通过Collibra使用分析提高采用率
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体验最新的创新和见解，与数据一起茁壮成长
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IDC快照:Collibra数据智能云的商业价值
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IDC执行摘要:Collibra数据智能云的商业价值
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TCO & 投资回报率计算器
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Collibra数据智能云的商业价值
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Collibra在2022年Gartner数据质量e77乐彩app下载魔力象限(Magic Quadrant)中被评为远见卓识者
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Collibra在2022年Gartner数据质量e77乐彩app下载魔力象限(Magic Quadrant)中被评为远见卓识者
Collibra能源和公用事业数据智能云
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Collibra使用分析
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Collibra保护
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参加数据智力评估，看看你与你的同龄人相比是如何堆叠的
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参加数据智力评估，看看你与你的同龄人相比是如何堆叠的
值得信赖的人工智能——赢得和保持客户信任并为未来做好准备的关键
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利用Collibra:企业启动清单最大化您的数据目录和治理投资的价值
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为什么要使用数据网格?如何使其成为现实
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为什么要使用数据网格?如何使其成为现实
利用Collibra为常见的数据迁移计划增加价值并降低风险
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为什么政府机构需要数据湖治理
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使用Snowflake和Collibra加速数据访问治理
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穆迪(Moody’s)将数据民主化，数据治理去中心化
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数据质量和可观察性:最尴尬的“数据”时刻
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数据质量和可观察性:最尴尬的“数据”时刻
从开发到数据:将可观察性纳入DataOps
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Collibra和Tableau的实际应用:启用可信分析
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用数据网掌握主动权
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用数据让世界变得更美好
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用数据目录快速启动您的数据智能之旅
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2022年的数据智能状态
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2022年的数据智能状态
数据网格中的数据质量和可观察性
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Collibra在BARC评分数据智能平台报告中被定位为市场领导者
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Collibra数据质量 & 可观察性:产品概述
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Collibra在2022年元数据管理数据象限报告中获得金牌
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Collibra在2022年元数据管理数据象限报告中获得金牌
从数据目录中获得最大价值的6个技巧
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从数据目录中获得最大价值的6个技巧
Collibra生命科学数据智能云
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Collibra生命科学数据智能云
数据目录和治理的成功之旅:客户视角
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数据目录和治理的成功之旅:客户视角
交付自适应数据和分析治理
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交付自适应数据和分析治理
Collibra保险数据智能云
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Collibra保险数据智能云
Collibra数据智能零售云
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Collibra数据智能零售云
Collibra被定位为IDC市场格局的领导者:全球数据目录软件2022供应商评估
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Collibra被定位为IDC市场格局的领导者:全球数据目录软件2022供应商评估
用于医疗保健的Collibra数据智能云
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用于医疗保健的Collibra数据智能云
2022数据智能指数
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2022数据智能指数
最大化数据湖生产力
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最大化数据湖生产力
高级客户支持
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高级客户支持
Collibra数据质量 & 可观察性
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Collibra数据质量 & 可观察性
Collibra到处浏览器扩展演示
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Collibra到处浏览器扩展演示
Collibra数据智能云金融服务
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Collibra数据智能云金融服务
Collibra数据智能云金融服务
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Collibra数据智能云金融服务
Collibra SOC 1
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Collibra SOC 1
Collibra保护 for Snowflake:产品概述
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Collibra保护 for Snowflake:产品概述
帮助组织通过数据团结起来
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帮助组织通过数据团结起来
数据智能引领下一波AI/MLe77乐彩app下载:AI/ML和技术专业人士的全球调查
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数据质量规则备忘单
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数据质量规则备忘单
自适应数据和分析治理的统一方法
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自适应数据和分析治理的统一方法
数据质量和可观察性的五大趋势
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数据质量和可观察性的五大趋势
更好的数据治理是实现数据自助服务的关键
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更好的数据治理是实现数据自助服务的关键
如何成为数据质量专家
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如何成为数据质量专家
Collibra数据质量简介 & 可观察性
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Collibra数据质量简介 & 可观察性
设置和扩展数据办公室的5个技巧
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设置和扩展数据办公室的5个技巧
实现数据网格的5个技巧
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实现数据网格的5个技巧
5个最佳实践，帮助您在云端实现现代化时从数据中获取更多信息
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5个最佳实践，帮助您在云端实现现代化时从数据中获取更多信息
Collibra和HIPAA
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Collibra和HIPAA
Gartner® The State of Data 和 Analytics Governance: IT Leaders Report Mission Accomplished; Business Leaders Disagree
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Gartner® The State of Data 和 Analytics Governance: IT Leaders Report Mission Accomplished; Business Leaders Disagree
在数字优先的世界中推动业务转型
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在数字优先的世界中推动业务转型
创建数据质量和可观察性的企业愿景
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创建数据质量和可观察性的企业愿景
数据网格:不要淹没在你的数据湖中
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数据网格:不要淹没在你的数据湖中
数据现代化之路:从数据中释放更多价值
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数据现代化之路:从数据中释放更多价值
衡量数据质量的投资回报
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衡量数据质量的投资回报
2022年的数据技术趋势
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2022年的数据技术趋势
云中的企业级数据分析
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云中的企业级数据分析
AWS内部数据市场演示
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AWS内部数据市场演示
在企业数据目录中寻找什么
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在企业数据目录中寻找什么
符合GDPR等要求的处理活动记录
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符合GDPR等要求的处理活动记录
公共部门数据分析:国土安全部的数据治理和战略
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公共部门数据分析:国土安全部的数据治理和战略
从被动到预测数据质量:时间序列异常检测等
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从被动到预测数据质量:时间序列异常检测等
在云中构建一流的数据智能
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在云中构建一流的数据智能
在云端实现数据现代化的6个最佳实践
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在云端实现数据现代化的6个最佳实践
Collibra数据目录:重要的e77乐彩app下载
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Collibra数据目录:重要的e77乐彩app下载
建立信任的现代方法:预测数据质量和可观察性的初学者指南
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建立信任的现代方法:预测数据质量和可观察性的初学者指南
建立内部数据市场
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建立内部数据市场
加速自助服务数据消费:通往成功的路线图
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加速自助服务数据消费:通往成功的路线图
没有复杂性的数据质量:BigQuery & Collibra
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没有复杂性的数据质量:BigQuery & Collibra
确保雪花成功迁移的四个步骤
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确保雪花成功迁移的四个步骤
企业级数据质量和可观察性所需的功能
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企业级数据质量和可观察性所需的功能
数据素养:它是什么，为什么它对你的组织至关重要
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数据素养:它是什么，为什么它对你的组织至关重要
建立具有数据素养的组织
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建立具有数据素养的组织
通过数据治理最大化云的价值
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通过数据治理最大化云的价值
数据黑洞:数据孤岛正在破坏数字化转型?
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数据黑洞:数据孤岛正在破坏数字化转型?
数据治理的好处:云的业务价值
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数据治理的好处:云的业务价值
数据是新黑:大数据在零售行业的应用和例子
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数据是新黑:大数据在零售行业的应用和例子
为什么可信赖的人工智能始于自助数据质量
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为什么可信赖的人工智能始于自助数据质量
手动隐私操作和数据遵从性问题的挣扎
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手动隐私操作和数据遵从性问题的挣扎
数据文化案例研究:劳斯莱斯动力系统的3个经验教训
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数据文化案例研究:劳斯莱斯动力系统的3个经验教训
自适应数据和分析治理:如何产生业务影响
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自适应数据和分析治理:如何产生业务影响
利用云平台扩展可信分析
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利用云平台扩展可信分析
如何改进和简化商业智能
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如何改进和简化商业智能
可信数据报告的权威指南
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可信数据报告的权威指南
建立和确保对商业智能报告的信任有四个步骤
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建立和确保对商业智能报告的信任有四个步骤
灵活的运营模式和适应性数据管理
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灵活的运营模式和适应性数据管理
Collibra & AWS:受治理的数据湖如何释放数据价值
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Collibra & AWS:受治理的数据湖如何释放数据价值
简化可信的业务报告和对数据的信心
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简化可信的业务报告和对数据的信心
使用基于云的方法为保险公司提供业务价值的示例
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使用基于云的方法为保险公司提供业务价值的示例
高管们不相信他们的数据:原因如下
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高管们不相信他们的数据:原因如下
智能数据隐私所需的功能和流程流
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智能数据隐私所需的功能和流程流
加快数字化转型战略
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加快数字化转型战略
自适应数据所需的功能 & 分析治理
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自适应数据所需的功能 & 分析治理
Collibra数据沿袭演示
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Collibra数据沿袭演示
如何智能地管理参考数据
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如何智能地管理参考数据
通过数据实现业务创新
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通过数据实现业务创新
企业数据目录:看到更大的业务图景
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企业数据目录:看到更大的业务图景
数据智能框架:利用数据治理实现数据智能
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数据智能框架:利用数据治理实现数据智能
企业范围的数据目录所需的功能
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企业范围的数据目录所需的功能
ERP/CRM集成商:发现 & 提取元数据
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ERP/CRM集成商:发现 & 提取元数据
Collibra数据目录演示:功能和好处
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Collibra数据目录演示:功能和好处
数据解决了隐私问题中最难的部分
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数据解决了隐私问题中最难的部分
数据驱动是真实的，而不仅仅是夸夸其谈
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数据驱动是真实的，而不仅仅是夸夸其谈
使用受治理的数据目录转换您的业务
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使用受治理的数据目录转换您的业务
应用一致的数据治理:一个案例研究
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应用一致的数据治理:一个案例研究
受治理云数据平台
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受治理云数据平台
CDO: COVID-19大流行后复苏的催化剂
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CDO: COVID-19大流行后复苏的催化剂
使用AWS提升您的云迁移策略 & Collibra
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使用AWS提升您的云迁移策略 & Collibra
Collibra数据隐私演示:合规工具
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Collibra数据隐私演示:合规工具
Collibra数据治理演示:如何实现最佳实践
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Collibra数据治理演示:如何实现最佳实践
消费者数据隐私:消费者权利请求管理指南
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消费者数据隐私:消费者权利请求管理指南
授权您的业务与可信的数据
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授权您的业务与可信的数据
BARC研究:利用你的数据
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BARC研究:利用你的数据
Collibra数据智能云介绍
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Collibra数据智能云介绍
Collibra数据谱系:产品概述
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Collibra数据谱系:产品概述
Collibra数据隐私:产品概述
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Collibra数据隐私:产品概述
Collibra数据智能云:产品概述
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Collibra数据智能云:产品概述
什么是数据评分? 增强数据购物体验
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什么是数据评分? 增强数据购物体验
数据智能管理对商业的影响
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数据智能管理对商业的影响
数据沿袭特性:释放商业机会
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数据沿袭特性:释放商业机会
商业智能:仲量联行实现参考数据e77乐彩app下载的历程
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商业智能:仲量联行实现参考数据e77乐彩app下载的历程
在洛克希德马丁公司，成为数据驱动型企业以获取价值
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在洛克希德马丁公司，成为数据驱动型企业以获取价值
2020年首席数据官的终极愿景
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2020年首席数据官的终极愿景
CCPA合规性:改善今天的数据隐私，实现明天的可持续性
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CCPA合规性:改善今天的数据隐私，实现明天的可持续性
CMA CGM通过数据协作实现业务转型
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CMA CGM通过数据协作实现业务转型
金融服务数据隐私战略指南
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金融服务数据隐私战略指南
遵从性和操作安全性:Collibra概述
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遵从性和操作安全性:Collibra概述
什么是数据沿袭? 初学者指南
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什么是数据沿袭? 初学者指南
在洛克希德·马丁公司实现数据和见解的民主化
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在洛克希德·马丁公司实现数据和见解的民主化
Collibra:什么是FedRAMP?
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Collibra:什么是FedRAMP?
Adobe数据管理建议:从大做起，从小做起，经常迭代
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Adobe数据管理建议:从大做起，从小做起，经常迭代
构建数据驱动的业务:数据治理的价值
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构建数据驱动的业务:数据治理的价值
数据管理:以客户为中心的数据隐私保护方法
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数据管理:以客户为中心的数据隐私保护方法
成功的云迁移的5个步骤
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成功的云迁移的5个步骤
这是未来，也是现在:数据智能的例子
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这是未来，也是现在:数据智能的例子
Collibra数据隐私:从数据智能基础提供隐私
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Collibra数据隐私:从数据智能基础提供隐私
使用Collibra治理平台组织和理解企业中的数据
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使用Collibra治理平台组织和理解企业中的数据
Collibra数据隐私:什么是GDPR合规?
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Collibra数据隐私:什么是GDPR合规?
e77乐彩app下载数据隐私和CCPA合规
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e77乐彩app下载数据隐私和CCPA合规
Collibra数据谱系:映射您的数据以获得成功
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Collibra数据谱系:映射您的数据以获得成功
解决您的医疗保健数据挑战
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解决您的医疗保健数据挑战
新的数据治理方法
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新的数据治理方法
如何成为数据治理专家
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如何成为数据治理专家
Collibra SOC 2
