数据同时具有劳动对象和生产要素的两重属性；数据要素的流通实质上是业务流转、供需关系和交易达成。

《GB/T 44109-2024 信息技术 大数据 数据治理实施指南》是一项具有指导性和实践性的国家标准，旨在为各行业在大数据环境下实施数据治理提供具体的指导方法和实施路径。

在大数据领域中最有名的就是 Hadoop 生态，总体来看，它主要由三部分构成：底层文件存储系统 HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统）、资源调度计算框架 Yarn（Yet Another Resource Negotiator，又一个资源协调者）以及基于 HDFS 与 Yarn的上层应用组件，例如 HBase、Hive 等。

主数据（MD Master Data）指系统间共享数据，例如客户、供应商、账户和组织部门相关数据。与记录业务活动、波动较大的交易数据相比，主数据（也称基准数据）变化缓慢。在正规的关系数据模型中，交易记录（如订单行项）可通过关键字（如订单头或发票编号和产品代码）调出主数据。之所以称之为主数据，是因为数据记录的实体信息在企业内各系统流转时，需要保证能够准确匹配。

数据的价值一个是数据驱动决策，主要通过数据可视化平台、自助BI分析工具提升决策分析效率。另一个是数据在业务端的创新应用，主要是API接口服务的方式，即DAAS(dataAPI as a service)。数据化运营时代，对API接口的需求与日俱增。例如APP首页的千人千面的个性化推荐接口，根据用户历史消费订单数实时弹屏新客大礼包，根据访问用户所处的生命周期，制定差异化的用户激励运营策略等。你们

数字化转型仍然是很多传统企业的重点需求，在基于数字化的蓝图构建的一些数据赋能的user case之后，就需要解决数据资产的问题，包括数据的可得性，数据的质量，数据复用性等。所以，出现了一些数据治理与数据要素管理相关的数据产品岗位。

探讨数据治理与数据管理的区别，明确两者在概念、目标、视角、决策层级、职责范围和侧重点等方面的差异。借助AI大模型如ChatGPT、Claude等，我们可以更深入地理解这两个关键概念，为数据工作的深入推进提供有力支撑。

邬贺铨院士解析人工智能发展，特别指出ChatGPT标志着生成式AI的跨越。中国数据资源丰富但利用率低，需加强数据资源培育与开放共享。政府、企业需建立数据共享与开放机制，提升数据利用价值，同时鼓励高质量行业数据库建设，以大数据和AI技术推动国家竞争力提升。

在当今复杂的环境中，制定和执行数字化战略以优化所有利益相关者的价值从未如此具有挑战性。据研究显示，数字化领先的组织在营收增长和价值创造方面优于同行约20个百分点。然而，许多企业仍未准备好迎接数字化的变革，这导致了巨大的竞争差距。

随着我国大数据产业政策日趋完善、产业基础日益巩固、数据要素市场建设不断深化，大数据产业再次迎来巨大发展空间。6月26日至28日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）承办的2023大数据产业发展大会在京召开。