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”。
数据治理的力量：优化数据提取，提升业务洞察力
数据治理和数据提取能够共同推动企业的数字化转型。通过数据治理确保数据的质量和安全性，企业能够建立起完善的数据管理体系；而优化数据提取则能够提升企业的数据处理能力和业务洞察力，推动企业向数字化、智能化的方向发展。
