数据也分 “高低贵贱”？分类分级才是安全合规的关键密码
其实，看似杂乱的海量数据也有“三六九等”，不同等级、类别的数据，价值天差地别，处理方式也截然不同。尤其是在数据清洗、数据治理的工作中，精准给数据“分门别类”，是解锁数据价值的第一步。
数据治理
数据治理和数据管理到底是什么关系
在最近的一些工作和学习中，发现“数据治理”和“数据管理”这两个词经常被混着用。有人觉得是一回事，有人分不清谁包含谁，实际开展过程中更是容易混淆职责边界。其实只要抓住核心逻辑，再结合权威定义，就能把两者的关系理清楚。
解读2026年全国数据工作八大重点任务！
近日，全国数据工作会议在京召开。会议以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，认真落实中央经济工作会议部署、全国发展和改革工作会议要求，总结2025年数据工作，部署2026年重点任务。
终于有人把数据仓库讲明白了！
数据仓库（Data Warehouse，DW）是专门为支持企业决策分析而设计、构建的大型数据存储系统。它会将分散在财务系统、CRM、生产系统、供应链系统等各个业务源头的数据，通过系统化的抽取、清洗、转换与整合流程，形成统一、一致、面向主题且能反映历史变迁的高质量数据集合。
大数据不只是 “海量数据”，更是驱动时代的创新引擎
大数据的价值，早已超越技术本身，深度融入各行各业的核心场景，成为产业升级的 “隐形引擎”。
数据提取过程中,如何确保数据的准确性和完整性
确保数据提取过程中的准确性和完整性需要从多个方面入手，包括明确数据需求、选择可靠数据源、使用合适的工具和技术、进行数据清洗与预处理、建立验证规则和一致性检查机制、建立监控与审计机制、提供培训与意识培养以及采取安全措施等。这些步骤和策略共同构成了确保数据质量的有效框架。
![[转]国家发展改革委等部门关于促进数据产业高质量发展的指导意见](https://www.shaidou.net/uploads/20250107/9623a1c0813496c6e4a65f1e8c2f3813.png)
[转]国家发展改革委等部门关于促进数据产业高质量发展的指导意见
数据产业是利用现代信息技术对数据资源进行产品或服务开发，并推动其流通应用所形成的新兴产业，包括数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理和数据基础设施建设等。发展数据产业是深化数据要素市场化配置改革、构建以数据为关键要素的数字经济的重要举措，是推进国家大数据战略、加快建设数字中国的重要支撑。为贯彻落实党中央、国务院决策部署，促进数据产业高质量发展，现提出以下意见。
实现数据价值最大化：“内外统一、以用促治”策略
“内外统一、以用促治”策略是实现数据价值最大化的有效途径。通过构建统一的数据治理架构和跨部门协作机制，提升数据质量和数据应用水平，推动数据文化建设，以及持续迭代和优化数据治理，企业可以充分发挥数据的潜力，为业务决策提供有力支持，实现企业的可持续发展和创新。
筛斗数据：数据治理要素化的实现途径
数据要素化的实现途径包括资源化、资产化和资本化三个阶段。通过这三个阶段的努力，可以将无序、分散的原始数据转化为有序、有价值、可供分析和应用的数据资源，进而实现数据的资产化和资本化，为数字经济的发展提供有力支撑。
