在数字经济时代，中共中央、国务院提出构建数据基础制度，为企业释放数据要素价值提供指引。良好的数据资产管理是推动数据要素市场发展的基础，但企业在数据资产化阶段面临转变数据资源目录、确定认证标准、扩展应用范围、计量价值和控制成本等五大挑战。有效的数据资产运营包括规划、识别、应用、推广和优化五大环节，助力企业实现数据资产化，提升竞争力和效益。

政务大数据建设面临的挑战及解决方案，详细分析政府推进政务大数据的现状与需求，探讨了政务大数据规划和能力平台建设方案，以及资源中心与数据应用的实施策略。深度解读政府在数据管理和评估方面的工作，为政务企业提供全面的大数据规划建设参考，助力政务效能提升和智能化发展。

当前数据治理随着人工智能的兴起，已经从处理结构化数据扩展到多源异构数据治理。数据治理主要包括数据标准管理、数据集成管理、数据资产管理、数据质量管理等，旨在提升数据质量。面向人工智能的数据治理，需要兼容非结构化和半结构化数据，满足AI模型训练对实时性和数据准确性的高要求。数据显示，AI相关的数据治理市场规模将持续上升，预计2026年达到105亿元。金融行业是AI应用和数据治理需求的主要驱动力。

这篇关于数据准确性的文章探讨了其在数据管理中的关键性。文章引用了杰克·奥尔森的著作《数据质量：准确性维度》，强调了数据准确性对于商业智能、预测、预算等关键活动的重要性。文章列举了数据不准确的常见原因，包括不良的数据输入做法和不规范的数据可访问性。此外，文章还详细讨论了不准确数据可能带来的高成本，如损失的收入和额外的运营费用。最后，文章提出了改善数据准确性的措施，包括进行数据质量审计、采用自动化解决方案以及专注于修复特定的数据集。

5月24日，由苏州大数据交易所和TGO鲲鹏会联合主办的“数聚荟”系列第二期活动成功举办。龙石信息在活动中发表《公共数据授权运营模式分析和分享》主题演讲，探讨公共数据开发利用的见解和实践经验，助力数字苏州建设。

湖仓一体架构结合了数据湖的灵活性与成本效益，以及数据仓库的管理和性能特征，支持多样数据类型和开放访问，解决了企业面临的数据沼泽、信息孤岛等问题。本文从数据治理视角分析了湖仓一体的挑战，并提出了分布式湖仓一体架构，以及静态和动态数据流转过程，为企业提供了通用、可行的数据管理解决方案。

系统地分析了数据要素流通使用过程中存在的安全风险问题，在总结国内外数据交易制度与规范、理论与技术的基础上，构建了事前-事中-事后全链路数据要素流通使用安全风险应对策略，提出了管理与技术相互协同的数据要素流通使用安全可信体系建设方案，为实现“数据来源可确认，使用范围可界定，流通过程可追溯，安全风险可防范”的可信可控数据交易提供借鉴，促进数据交易市场平稳持续发展。

面向数据要素的数据资产管理和应用已成为提高生产运营效率的关键，使得数据资产价值愈发彰显，识别数据资产价值并充分利用是实现数据要素流通，促进数据价值转化的关键。基于运营商数据特点和价值体系，提出了适用于运营商的数据要素价值评估体系，从适用性分析、影响因素分析、价值评估流程、估值定价方法和运营策略五个方面阐述了数据要素评估过程。

2021年《数据安全法》《个人信息保护法》颁布以来，数据安全监管要求逐渐落地，国家、行业、地方相继颁布了一批数据安全方面的配套性政策文件，数据安全体系建设进程明显提速，数据安全供应能力不断增强，数据安全产业生态各方面都呈现快速发展态势。本章将从2022年度数据安全建设热点入手，梳理数据安全建设现状，探讨下一步发展趋势。

龙石数据荣获第二届长三角数据开放创新应用大赛二等奖