ETL是数据仓库建设的关键步骤，涵盖数据抽取、转换、加载。通过五步法构建企业级数据仓库，包括确定主题、量度、数据粒度、维度和处理缓慢变化维度。数据仓库架构采用星型与雪花型，助力多维分析。掌握ETL技术，实现数据仓库高效构建，为企业决策提供支持。

本文深入探讨了数据治理的重要性，提出了数据治理成熟度模型，帮助企业识别和量化数据管理基础架构的当前状态及发展方向。文章分析了高质量数据对企业决策和客户满意度的积极影响，以及如何通过人员、规则和技术实现跨部门、跨应用的数据质量提升。数据治理成熟度模型包括四个阶段，为组织提供了清晰的发展路径，助力企业实现更高效的数据治理和可持续发展。

工商银行首席技术官吕仲涛在“2023中国信通院ICT深度观察报告会”上分享工商银行数字化转型实践，强调数据要素重要性，分析机遇与挑战，并提出未来数字化转型方向，包括激活数字资产、革新数字技术、升级数字生态等，为金融业数字化转型提供参考。

《珠海市公共数据资源治理白皮书》发布，聚焦数据治理实践探索，展示珠海市在公共数据资源治理方面的显著成果。白皮书提出五大治理体系，为优化营商环境、服务群众、推动粤港澳大湾区一体化提供重要数据支撑。同时，珠海举办数据开放创新应用大赛，推动数据开放创新应用，造福于民。

浪潮云蝉联中国政府大数据市场第一，通过建设国家级平台和提供数据开放服务，支持各级政府数字化转型和治理能力现代化建设。预计未来三年政府大数据市场将持续增长，浪潮云将继续发挥领导作用。

中国正加快构建数据基础制度，以发挥海量数据优势，推动数字经济发展。发布“数据二十条”加大政策支持，鼓励数据要素市场和企业发展，探索数据资产入表新模式。预计到2025年，数据要素市场规模将超过1700亿元，推动数据从采集到应用的全产业链发展，赋能实体经济，特别是中小微企业数字化转型，助力中国数字经济迈向新时代。

深入解析数据安全治理的背景、概念、目标及体系框架。随着信息化发展，数据成为重要资产，如何保障数据安全成为行业焦点。数据安全治理旨在提升数据价值并确保使用安全，包括分类分级、角色授权、场景化安全等核心理念。目标是通过构建合理的治理体系、满足安全合规需求及技术支持，实现数据全生命周期的安全管理。参考框架涵盖数据安全战略、数据全生命周期安全及基础安全，为企业数据安全保驾护航。

全面解析数据中台的数据服务：从定义到重要性，再到解决传统数据集成难题的能力。了解如何通过数据服务建立数据与应用间的桥梁，提高数据集成效率，减少数据不一致问题，实现更高效的数据应用与管理。

探讨新型人工智能技术如ChatGPT的崛起带来的治理挑战，包括“共同无知”、“目标模糊”和“关系依赖”等难题。中国已出台相关政策和法律，科技企业也加强风险控制。文章深入分析这些挑战，并提出敏捷治理策略，以激发创新活力，加强国际竞争力，确保技术发展与治理同步迭代。

深入解析IT行业中"以数据为中心的安全"（DCS）概念，涵盖其历史演进、核心组成和行业认知。本文基于广泛资料，包括IBM和Symantec等巨头的观点，旨在统一对DCS的理解，并探讨其在数据安全领域的重要性及实践应用。