数据治理与人工智能的发展存在相辅相成的关系。 （1）数据治理为人工智能奠定基础 数据治理在提升数据质量方面具有重要作用。数据治理为人工智能保障数据隐私。 （2）人工智能对数据治理存在诸多优化作用 数据治理工作中，将大数据应用机器学习技术，作数据挖掘和分析，从而识别哪些是用户隐私性数据、哪些数据可能有异常，一旦数据特征被确认，打上标签，未来再做数据管理时，就可以使用元数据管理的方法机制，对外提供服务。

（1）业务转型 是指企业通过全价值链的数字化变革实现运营指标的提升，成功的业务转型需要认清方向，明确愿景，制定分阶段的清晰转型路线图；正如面前提到，要有一个大方向，又要一个分阶段的短跑，小型的项目与规划，同时关注全价值链环节，以“净利润价值”为驱动，以业务为驱动进行转型。 （2）技术转型 是指搭建企业数字化转型所需的架构和技术生态系统，成功的技术转型需要健全的架构，创造并引领主题明确的技术合作伙伴生态圈，为什么这么说呢，在当今这个世界，单打独斗，在现在的技术体系下，发展的进程下是很难完成的，促进企业借力合作，取长补短，共同发展。 （3）组织转型 是指在组织架构、运行机制、人才培养和组织文化上的深刻变革。

1.盲目转型，方向不明 2.认知不足，转型乏力 3.部门隔墙，组织难变 4.人才难觅，能力不足 5.不够“一把手”，或停留“一把手”

数据挖掘工程师所做的是建立和运行存储和分析数据的基础设施。首要的任务包括建立数据仓库，组织数据以便于访问，并为数据的流动安装管道。数据挖掘工程师必须知道数据的来源，它将如何被使用以及谁将会使用它。数据挖掘工程师的关键缩略语是ETL：提取、转换和加载。

BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。 BI是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。

数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别。具体而言，数据库与数据仓库的区别有以下几点： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储业务数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余，一般针对某一业务应用进行设计。数据仓库在设计时有意引入冗余，依照分析需求，分析维度、分析指标进行设计。 4、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。

数据挖掘培训还是要去的，在数据挖掘培训课程中，老师会给学生讲很多大数据技术，并且带着学生做项目，毕业之后掌握的技术肯定是要比同期没有培训过的人要多的多。所以，如果打算从事大数据行业的话，最好是先进行一下培训，然后再去工作。

CDA数据分析师培训机构还是不错的，CDA培训体系涉及的广度和深度可以说是数据分析领域的实用内容，只要你想学习数据科学相关的内容，在CDA都能找到相应的课程，而且课程也绝不是粗制滥造。

CDA 数据分析师人才行业标准是面向全行业数据分析及大数据相关岗位的一套科学化、专业化、正规化、系统化的人才技能准则。CDA数据分析师认证考试是评判标准化人才的唯一考核路径，这也就意味着CDA认证的高含金量和一定的难度。 数据分析师认证考试分为三个等级，LEVEL I、LEVEL II、LEVEL III，难度逐级提升。LEVEL I的通过率在七到八成，难度也是最低的，所以想要顺利通过LEVEL I级别的考试并不是十分困难的事。需要注意的是，要通过了LEVEL I级别的考试才能参加后续两个级别的考试。

数据分析师是指专门从事数据分析工作的人员。他们的主要职责是收集、处理和分析数据，为企业或组织提供数据驱动的决策支持。数据分析师需要具备一定的编程、统计学和商业分析能力，能够从数据中发现问题、提出假设并验证这些假设。 数据分析师的工作流程通常包括以下步骤：确定问题、确定数据来源、收集和清洗数据、进行分析和可视化、撰写报告并提出建议。数据分析师需要熟悉各种数据分析工具和技术，能够灵活运用它们解决实际问题。

数据分析，是指运用统计学、计算机科学等相关技术，对大量的数据进行收集、整理、分析、解释和展示的一种处理方法。其目的是从数据中获取信息和知识，帮助决策者作出科学的决策。数据分析可以帮助企业实现以下目标： 1.了解市场趋势：企业可以通过对市场数据的分析，了解市场的规模、增长趋势、竞争情况等，从而制定更加科学的营销策略。 2.深入了解消费者：通过对消费者数据的收集和分析，企业可以深入了解消费者的需求、偏好、购买习惯等，从而制定更加贴近消费者的产品和服务。 3.提升企业效率：企业可以通过对生产、物流等数据的分析，找出流程中的瓶颈，从而优化生产、物流流程，提升企业效率。