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。

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。

数据治理是数字化转型的关键。构建业务案例，明确数据治理的价值，解决数据孤岛、分散等问题，提升数据质量，优化决策。量化成本、评估潜在好处，展示数据治理如何助力公司目标实现，赢得利益相关者支持，加速数字化转型进程。

本文深入探讨了在新时代背景下，数字化转型对政府治理方式的深刻影响及其重要性。随着信息技术的快速发展，政府数字化转型成为推动生产、生活和治理方式全面升级的关键。文章分析了数字化转型的概念、特征以及当前面临的挑战，强调了数据驱动和技术支持在政府服务提升和社会治理效能方面的重要作用。最后，提出了推动政府数字化转型的发展思路，为提升政府现代化治理能力和服务水平提供了理论指导和实践路径。

数据中台与传统的数据仓库、数据平台、数据湖等有本质区别。数据中台不仅仅是数据的集成与处理平台，它更注重业务化、服务化和开放化的特征。

CFI机构将数据资产定义为是指公司用来产生收入的系统、应用程序输出文件、文档、数据库或 web页面，是技术时代最有价值的资产之一。中国资产评估协会在2019年12月发布了《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》，将数据资产定义为由特定主体合法拥有或者控制，能持续发挥作用并且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。中国资产评估协会将数据资产从“数据”和“资产”两个角度进行解读

随着工业 4.0 时代的到来，传统行业的数字化转型是大势所趋；将数据提高到数据要素层面，让传统的技术在新的场景下发挥出新的作用，是近期研究和探讨的焦点话题。数语科技支持和服务传统行业多年，聚焦于传统数据建模和数据架构设计。本文针对数据资产建模部分，介绍数语科技在数据治理和数据中台架构方面的相关技术，并分享相关的企业实践案例。

使用数据资源目录或数据资产目录是实现进攻性数据战略：进攻性和防御性的数据治理策略需要一个平台，让数据消费者能够适当地发现、理解和使用数据。数据资源目录或数据资产目录是数据消费者和数据生产者之间的中介，确保正确的数据易于访问和快速理解。

中国数字经济蓬勃发展，预计到2025年核心产业增加值占GDP比重将增至10%。数据作为数字经济的关键驱动力，其治理与创新备受关注。第四届世界数据论坛聚焦数据创新与合作，强调数据价值挖掘与公信力提升，助力全球可持续发展。中国提出“用数据决策、治理、创新”的理念，分享数字化转型实践，并构建综合性统计体系以超越GDP，为全球数据治理贡献中国智慧。数据创新、价值挖掘、公信力提升及生态构建成为关键议题，引领数字经济健康发展。

追溯我国数据管理和治理的起源，可见我国自2000年起便陆续发布了一系列数据管理、信息治理及数据治理的国家标准，显示了对数据资产管理的重视。文章概述了我国数据管理的发展历程，并指出了数据治理与数据管理的区别和联系，强调了在数字化时代，正确理解并实施数据治理的重要性，以最大化数据资产的价值。