老彭分享数据中台选型经验，揭示市场乱象与“假中台”陷阱。强调数据中台选型需关注协同能力，包括数据与数据、产品与产品、数据与业务的协同，以确保高效、省心的数据处理与应用。同时，呼吁数据部门在选型时注重实际需求和团队舒适度，避免盲目追求品牌或经验。

本文深入探讨了工业数字化进程中数据治理与数据资产化的重要性。针对企业数据技术团队负责人，本文提出了如何在数据治理实践中应对挑战、积累经验和深入思考的策略。文章通过背景分析、实践案例、深度思考及总结，为企业实现数据价值的落地变现提供了宝贵见解，助力企业提升数字化水平，实现高质量发展。

《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》正式实施，明确了数据安全监管范围和职责，确立数据分级保护原则。该办法为行业数据安全监管提供制度保障，要求数据处理者加强数据分类分级管理，严格保护重要和核心数据。企业需遵循《管理办法》开展合规工作，包括数据分类、风险评估、安全监测等，确保数据安全，避免法律风险。

数据治理与人工智能（AI）关系揭秘：AI工具在数据治理中挑战重重，难以直接应用。尽管有厂商尝试将NLP技术引入治理平台，但效果有限。智能在数据治理中应体现为自适应能力，而当前更依赖数据专员的智慧。关注治理团队建设与发展，以应对未来不确定性。

数据治理历经三大发展阶段，从TDQM到DAMA，再到DAMABOK，形成成熟体系。DGI数据治理框架为组织提供12步全面路线图，确保数据有效管理和利用，支持企业决策和业务运营。

数据治理再登热搜，从管理、内容、技术到效果，全方位探讨数据治理的要点。文章深入分析数据治理的产出问题，揭示其与企业其他部门的紧密联系和复杂性。数据治理从业者需从实践出发，明确项目治理活动的具体产出，以适应不断变化的数据环境。

深入解析数据要素与治理，揭示数据作为新时代生产要素的重要性及价值。文章强调数据治理专业培养中业务与数据的结合，指出单纯数据体系是基础但融入业务体系是核心。作者李杰林举分享了对数据治理的见解，指引数据从业者如何在实践中发挥作用。

掌握数据治理成功之道：深入理解数据治理概念与流程，揭秘效果评估的不足，并借助观测云实现数据治理效果的可观测性，确保数据治理项目落地并带来实际价值，增强业务洞察能力。

探讨数据治理领域智能化的发展现状与挑战。尽管智能化技术在数据治理中有潜在应用，但成功案例较少。数据治理主要关注线下决策和线上实时操作，AI在规则提炼和治理流程中作用有限。数据治理是管理范畴，应合理使用AI工具，而非本末倒置。

中共中央、国务院颁布《数据二十条》，明确了公共数据开发利用的四大改革创新点：破冰有偿使用、强化公益属性、留白创新空间、兜底安全保障。此举旨在充分激发公共数据价值，赋能政务治理、经济发展和共同富裕，为建设网络强国、数字中国、发展数字经济提供有力支撑。