数据治理

筛斗数据:数据治理新风向

数据治理新风向主要体现在战略地位提升、人工智能与机器学习的应用、数据隐私和安全的强化、数据资产化管理、非结构化数据的治理、数据治理的全球化以及跨部门协作的加强等方面。这些新风向将推动数据治理向更加高效、智能、安全和合规的方向发展。

数据治理工作纲要

数据治理工作纲要提供了一个从下至上的数据管理框架,每个层次都有其独特的功能和重要性。只有当每个层次都得到妥善处理,整个数据治理体系才能发挥最大的效用,为组织提供强有力的数据支持。

数字转型过程中企业面临的挑战与机遇

数字化转型是企业转型升级的必由之路,虽然过程中充满了挑战,但同样孕育着巨大的机遇。企业应积极应对挑战,把握机遇,通过持续的技术创新、组织变革和人才培养,推动自身向数字化、智能化方向迈进,实现可持续发展。​

保证数据治理质量的关键步骤:数据清洗与验证

数据清洗与验证是保证数据治理质量的关键步骤。通过这两个步骤,可以有效地提升数据的准确性、完整性和可靠性,为后续的数据分析和决策提供坚实的基础。在实际操作中,需要根据数据的特性和业务需求,选择合适的清洗和验证方法,并注重数据的隐私保护和合规性管理。同时,随着技术的不断发展,也需要不断探索和应用新的数据清洗和验证技术,以适应不断变化的业务需求和技术环境。

[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。

数据治理 :从企业到日常生活的深远影响

数据治理不仅对企业至关重要,对个人的日常生活也有着深远的影响。它关系到我们的决策质量、隐私安全、生活便利性以及金融健康。随着数据的不断积累和技术的发展,个人应该意识到数据治理的重要性,并采取措施来管理自己的数据,以便更好地享受数字化生活带来的便利。

数据治理释放潜能:策略与价值的深度融合

数据不仅是企业的核心资产,更是驱动业务决策、优化运营流程、创新产品服务的关键力量。然而,要让数据治理真正发挥价值,企业需要采取一系列策略来确保数据的准确性、完整性、安全性及合规性,并促进数据的有效利用。

数据提取与治理:打造企业数据资产的黄金组合

​数据提取与治理是企业数据资产管理的两个重要环节。通过两者的协同作用,企业可以更加有效地利用数据资源,提高业务决策的质量和效率。因此,企业应该重视数据提取与治理的建设和管理,不断完善和优化相关的技术和流程,以打造企业数据资产的黄金组合。同时,企业还需要加强数据人才的培养和引进,提高整个组织的数据意识和能力水平,为企业的数字化转型和创新发展提供有力保障。

影响企业数据治理的五大指标

采用五大数据治理指标不仅仅是一种选择,对于希望在当今数据驱动的世界中良好发展的企业来说,这是必不可少的。通过利用这些指标并拥抱技术,组织可以提高绩效、降低风险并走上持久成功的变革之路。

为什么要实施数据治理

数据治理是所有数据应用的基础和根基,它的好坏直接影响数据应用过程中的价值体现。同时,数据治理也是一个组织进行数据资产沉淀的基础,直接决定了一个组织的数据资产能否得到有效的沉淀,以及在数据应用过程中能否充分发挥数据价值。