本文探讨银行数据治理项目启动的调研成果，揭示数据来源复杂、标准化程度低、应用支撑不足等痛点。通过搭建数据治理体系、建立数据标准、提升数据质量，以及赋能应用，实现数据从可用到好用的转变，提升全行数据治理水平，为业务创新、经营管理、风险控制提供数据赋能。

文章深入探讨了数据治理的多个层面，包括执行层面的技术能力、工具层面的技术和工具使用，以及数据治理体系管理规范的范围。强调了数据治理的“术”与“器”对企业数据管理的重要性，并指出好的工具是数据治理体系成功落地的关键。

华为数据治理方法论全面解析，涵盖数据集成、标准、开发、质量、资产、服务、安全、主数据等核心模块，通过DataArts Studio平台实现全流程数据管理。建立集中化数据治理组织框架，确保数据治理的有效实施。

数据中台：构建企业数据资产的核心枢纽，实现数据集成、治理、分析和服务的统一平台。通过整合企业内外数据资源，提升数据质量和可用性，为业务决策和创新发展提供强大支撑。助力企业实现数字化转型，提升竞争力。

数据中台，中国本土创新概念，助力企业高效数据驱动，减少架构重复。Gartner建议平衡数据管理策略，将数据中台视为组织战略，促进跨部门合作。强调数据虚拟化、数据连接与收集平衡，以及数据分析团队的重要性，推动企业数字化转型和业务能力封装。

数据中台知识体系详解：涵盖定义、本质、与数仓、大数据平台的区别，以及核心能力如数据汇聚整合、提纯加工、服务可视化与价值变现。助力企业实现数据资产化、价值化，快速部署应用系统，实现业务创新与增强。

平安人寿分享数据中台建设实践，探索数字化转型新路径。朱晟总经理在大数据产业发展大会上发表演讲，详述数据能力作为数字化转型基石的重要性，并介绍平安人寿数据中台建设方案，包括数据治理、数据底座、数据产品等核心内容，助力企业高效实现数据驱动，提升业务创新能力。

深入探索数据要素价值利用，阿里巴巴和华为两大企业案例分享。文章分析了数据在数字经济中的核心作用，并基于阿里巴巴的数据公共层建设和华为的数据要素价值利用实践，提出了企业层面数据价值挖掘的路径和方法，旨在推动企业数字化转型，实现数据驱动的高质量发展。

本文由孟庆国、张腾撰写，深入探讨了数据治理与数据基础制度建设的重要性。在数字时代，数据成为关键生产要素，文章明确了数据治理概念，提出三层治理体系，并结合国内外实践，为我国数据治理基础制度完善提出建议。关键词：数据治理、数据要素、数据基础制度、数字经济。

企业数字化转型涵盖信息化、数字化、数智化三阶段，每阶段互相渗透。信息化实现业务数据化，数字化推动数据业务化，数智化则通过智能技术优化业务价值链，实现业务创新和管理智能化，助力企业转型升级。