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。
筛斗数据治理
迈进新未来：数据治理的升级转型——以筛斗式思维引领革新
筛斗数据治理”以其精细化、高效化和安全合规的特点，为我们揭示了数据治理的新路径。它不仅关注数据的质量与价值挖掘，更注重数据在整个组织内部的流动性和安全性，从而助力企业在数字经济时代中，以高质量的数据基础赋能业务发展。
AI时代的数据治理之道：构建智能化新生态的思考
随着人工智能（AI）技术的快速发展，数据已成为驱动AI应用的核心要素。然而，数据治理在AI时代面临着前所未有的挑战和机遇。如何构建面向AI时代的数据治理新生态，既确保数据的合规性、安全性、隐私性，又能够充分发挥数据的价值，成为当前亟待解决的问题。
数据治理：让数据质量更好
数据分析、数据挖掘等各种数据应用都离不开数据质量，数据质量的重要性不用多说。今天来浅谈如何通过数据治理，来保证数据质量。数据的生命周期往往会有以下4个过程：数据的产生、存储、加工和应用。
筛斗数据治理：数字时代的基石与挑战
在信息技术飞速发展的今天，数据已成为推动社会进步和经济发展的关键资源。然而，随着数据的海量增长和广泛应用，如何确保数据的质量、安全和有效利用，成为摆在我们面前的一项重大挑战。数据治理，作为一种系统的管理机制，旨在对数据资产进行高效管理和控制，确保数据的完整性、安全性和合规性，已经成为数字时代不可或缺的基石。
筛斗数据治理在云计算中的角色是什么？
数据治理在云计算中不仅是保护数据安全的必要手段，也是优化数据使用、提升数据价值的关键因素。随着云计算技术的不断发展和应用，数据治理的重要性将愈发凸显。
第四篇专家解读《数据安全法》40个要点｜如何实现数据“可用不可见”的安全目标
随着经济数字化、政府数字化、企业数字化的建设，数据已经成为我国政府和企业最核心的资产。随着合资企业、跨境贸易、多厂商全球合作的模式变迁，数据开始在企业与企业之间、政府与企业之间以及国与国之间流转、融合、使用。
数据提取最佳实践：避免常见错误与优化提取过程
通过遵循数据提取最佳实践，可以显著减少数据提取过程中的错误，提高数据质量，同时也提升了整个数据分析项目的效率和可靠性。
