数据治理

好的数据质量管理对于理解数据至关重要。它有助于为组织建立框架并支持数据质量规则。

虽然大多数公司都认识到他们的数据是一种战略资产，但许多公司并没有充分利用它来取得成功。下面我们讨论成功数据战略的关键要素，这些要素将帮助企业根据数据分析而不是直觉做出明智的决策。

2023年数据将继续在商业行业和经济体中流动。有了更多的渠道、更快的速度和包含更多的洞察力，组织将别无选择，只能向数据驱动的业务模型发展。企业领导者面临的问题是：它是积极主动和动态的——还是更加被动并参与追赶?

2023新的一年已经到来，在高度不确定的当下企业数字化转型也面临着前所未有的挑战与机遇，那么在新的一年数字化该如何做?

我理想中的数据治理体系框架图应该是业务导向、概念清晰、逻辑合理、边界清晰且能与实践很好的映射，但当前业界给出的各种数据治理或数据管理框架图离以上要求还是有些距离。

对于数字化转型企业来说，追溯数据来源、统一数据定义、分类数据存储、消除无效数据，可以降低数据管理成本，规避数据应用的法律风险，降低产品维护及开发成本。

数据治理是当今现代企业面临的最重要挑战之一。然而，这是一个广泛而复杂的话题，即使是经验丰富的 IT 专家也很容易感到困惑。

采用将数据视为产品的组织方法不仅仅是数据行业的流行趋势，也是有意识的思维方式转变，可以提高数据民主化和自助服务的能力，提高数据质量，从而可以准确地做出决策，并扩大数据在整个组织中的整体影响。

现在数据开放成了数据治理的热点，但数据开放是没法一步到位的，每个企业都要基于实际需要走出自己的路，下面就讲讲我所经历的数据开放演化史，整个过程长达近20年，大致经历了五个阶段

在数字化转型过程中，企业首先要做的便是打通数据烟囱，这就涉及具体的数据治理。数据治理的目的是为业务提供指导，成熟的数据智能管理者会先从应用的角度切入，从全局思考数据治理的维度，以项目的形式按阶段完成数据治理工作，将多个应用需求整合到数据治理中。

对数据治理和数据管理的区别争论不休，其实所有争论都难分对错与否，各执一词，观点不同其实也是各自的立场不同、场景不同、语境关系不同罢了。

为企业的技术核心部门信息中心如何在疫情下突显价值?利用信息技术赋能企业管理?

今天结合企业管理信息域MSS具体案例跟大家讲一讲数据架构建的建设方法论，主要分为五个步骤：架构现状分析、数据实体梳理、数据主题域划分、数据概念模型及数据分布规划。

企业数据治理跟数据技术工作有一个很大的不同，就是经常要跟领导互动，因为企业数据治理涉及到公司组织、机制、流程的变更

我们看的是华为数据治理的行，学的是华为数据治理的神。

就像任何新出现的职位一样，CDO 的角色和职责仍然有些模糊。CDO 是首席数据官。他们的工作是确保公司数据被投入使用。他们是组织的数字化变革领导者，负责确保关键业务决策得到有效的数据支持。

在构建数据驱动型组织的道路上，数据孤岛已成为释放数据价值的关键障碍，主要表现在数据整合与治理、组织运营、数字创新等各个层面。

虽然数据治理最终靠的是文化，但起步的时候，还是要多诉诸利益。下面给出了基于利益驱动来解决数据治理十大问题的方法(仅是示例)，供你参考，注意这里的主角是企业数据管理者。

近日，抖音集团数据与隐私法务团队联合清华大学数据治理研究中心共同发布了《全球数据要素治理研究报告》。报告以数据要素治理实践水平较高的欧盟、美国、中国为对象，系统比较三者在数据确权和隐私保护、数据跨境流动、互联网平台反垄断、数字税、人工智能伦理五个领域治理实践的

现在我们叫“非结构化数据”，其实之前早就有，叫“档案数据”。对应的组织叫做“档案馆”。