数字化转型需构建与新技术匹配的组织管理模式，突破传统思维与职能限制。核心在于挖掘数据价值，包括数据平台建立、分析挖掘及智能场景拓展。企业需从信息系统建设开始，逐步向大数据、数据仓库、数据中台发展，实现全面数据服务化和智能创新应用。

从0到1的数据治理之路：作者分享从非数据背景到深入数据治理的转型经历，揭示数据治理项目现状和挑战，包括数据来源、处理、使用等问题，并提出化繁为简、从源头抓起的解决思路，强调数据治理项目中人的重要性。

数字政府标准化建设是数字中国建设的关键工程，通过统一、简化、协调和最优化理念，助力一体化管理、集约化建设、多要素协同与高质量发展。本文探讨标准化建设的理论内涵与现实意义，指出当前标准体系、实施与支撑保障的挑战，并提出革新理念、重塑机制与升级模式的对策，以提升数字政府建设质量。

数据安全总体解决方案

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。

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。

数据质量管理至关重要，每年因低质量数据损失高达1500万美元。数据质量影响决策、团队协作、客户理解和业务流程。本文介绍了数据质量的定义、重要性、评估方法、问题来源及常见问题，强调了数据质量管理在维护高质量信息、提升组织绩效中的关键作用。

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。

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。

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。