數(shù)據(jù)治理與人工智能的發(fā)展存在相輔相成的關(guān)系。 （1）數(shù)據(jù)治理為人工智能奠定基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)治理在提升數(shù)據(jù)質(zhì)量方面具有重要作用。數(shù)據(jù)治理為人工智能保障數(shù)據(jù)隱私。 （2）人工智能對數(shù)據(jù)治理存在諸多優(yōu)化作用 數(shù)據(jù)治理工作中，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，作數(shù)據(jù)挖掘和分析，從而識別哪些是用戶隱私性數(shù)據(jù)、哪些數(shù)據(jù)可能有異常，一旦數(shù)據(jù)特征被確認(rèn)，打上標(biāo)簽，未來再做數(shù)據(jù)管理時，就可以使用元數(shù)據(jù)管理的方法機(jī)制，對外提供服務(wù)。

（1）業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型 是指企業(yè)通過全價值鏈的數(shù)字化變革實現(xiàn)運(yùn)營指標(biāo)的提升，成功的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型需要認(rèn)清方向，明確愿景，制定分階段的清晰轉(zhuǎn)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(guī)劃，同時關(guān)注全價值鏈環(huán)節(jié)，以“凈利潤價值”為驅(qū)動，以業(yè)務(wù)為驅(qū)動進(jìn)行轉(zhuǎn)型。 （2）技術(shù)轉(zhuǎn)型 是指搭建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的架構(gòu)和技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)，成功的技術(shù)轉(zhuǎn)型需要健全的架構(gòu)，創(chuàng)造并引領(lǐng)主題明確的技術(shù)合作伙伴生態(tài)圈，為什么這么說呢，在當(dāng)今這個世界，單打獨斗，在現(xiàn)在的技術(shù)體系下，發(fā)展的進(jìn)程下是很難完成的，促進(jìn)企業(yè)借力合作，取長補(bǔ)短，共同發(fā)展。 （3）組織轉(zhuǎn)型 是指在組織架構(gòu)、運(yùn)行機(jī)制、人才培養(yǎng)和組織文化上的深刻變革。

1.盲目轉(zhuǎn)型，方向不明 2.認(rèn)知不足，轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)挖掘工程師所做的是建立和運(yùn)行存儲和分析數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施。首要的任務(wù)包括建立數(shù)據(jù)倉庫，組織數(shù)據(jù)以便于訪問，并為數(shù)據(jù)的流動安裝管道。數(shù)據(jù)挖掘工程師必須知道數(shù)據(jù)的來源，它將如何被使用以及誰將會使用它。數(shù)據(jù)挖掘工程師的關(guān)鍵縮略語是ETL：提取、轉(zhuǎn)換和加載。

BI是Business Intelligence的英文縮寫，中文解釋為商務(wù)智能，用來幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)提高決策質(zhì)量的技術(shù)集合，是從大量的數(shù)據(jù)中鉆取信息與知識的過程。簡單講就是業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)價值應(yīng)用的過程。 BI是一套完整的解決方案，可以將來自企業(yè)的不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己開發(fā)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)軟件）的數(shù)據(jù)，提取出有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合清洗，在保證數(shù)據(jù)正確性的同時，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理，并利用合適的查詢和分析工具快速、準(zhǔn)確地為企業(yè)提供報表展現(xiàn)與分析，為企業(yè)提供決策支持。

數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別實際講的是OLTP與OLAP的區(qū)別。具體而言，數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別有以下幾點： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余，一般針對某一業(yè)務(wù)應(yīng)用進(jìn)行設(shè)計。數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計時有意引入冗余，依照分析需求，分析維度、分析指標(biāo)進(jìn)行設(shè)計。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計。

數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)還是要去的，在數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)課程中，老師會給學(xué)生講很多大數(shù)據(jù)技術(shù)，并且?guī)е鴮W(xué)生做項目，畢業(yè)之后掌握的技術(shù)肯定是要比同期沒有培訓(xùn)過的人要多的多。所以，如果打算從事大數(shù)據(jù)行業(yè)的話，最好是先進(jìn)行一下培訓(xùn)，然后再去工作。

CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)還是不錯的，CDA培訓(xùn)體系涉及的廣度和深度可以說是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的實用內(nèi)容，只要你想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的內(nèi)容，在CDA都能找到相應(yīng)的課程，而且課程也絕不是粗制濫造。

CDA 數(shù)據(jù)分析師人才行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)是面向全行業(yè)數(shù)據(jù)分析及大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位的一套科學(xué)化、專業(yè)化、正規(guī)化、系統(tǒng)化的人才技能準(zhǔn)則。CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試是評判標(biāo)準(zhǔn)化人才的唯一考核路徑，這也就意味著CDA認(rèn)證的高含金量和一定的難度。 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)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(xù)兩個級別的考試。

數(shù)據(jù)分析師是指專門從事數(shù)據(jù)分析工作的人員。他們的主要職責(zé)是收集、處理和分析數(shù)據(jù)，為企業(yè)或組織提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持。數(shù)據(jù)分析師需要具備一定的編程、統(tǒng)計學(xué)和商業(yè)分析能力，能夠從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題、提出假設(shè)并驗證這些假設(shè)。 數(shù)據(jù)分析師的工作流程通常包括以下步驟：確定問題、確定數(shù)據(jù)來源、收集和清洗數(shù)據(jù)、進(jìn)行分析和可視化、撰寫報告并提出建議。數(shù)據(jù)分析師需要熟悉各種數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，能夠靈活運(yùn)用它們解決實際問題。

數(shù)據(jù)分析，是指運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)等相關(guān)技術(shù)，對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)據(jù)中獲取信息和知識，幫助決策者作出科學(xué)的決策。數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)實現(xiàn)以下目標(biāo)： 1.了解市場趨勢：企業(yè)可以通過對市場數(shù)據(jù)的分析，了解市場的規(guī)模、增長趨勢、競爭情況等，從而制定更加科學(xué)的營銷策略。 2.深入了解消費(fèi)者：通過對消費(fèi)者數(shù)據(jù)的收集和分析，企業(yè)可以深入了解消費(fèi)者的需求、偏好、購買習(xí)慣等，從而制定更加貼近消費(fèi)者的產(chǎn)品和服務(wù)。 3.提升企業(yè)效率：企業(yè)可以通過對生產(chǎn)、物流等數(shù)據(jù)的分析，找出流程中的瓶頸，從而優(yōu)化生產(chǎn)、物流流程，提升企業(yè)效率。