针对“理采存管用”2.0版本，我们也对数据管理的场景进行了总结，包括（1）数据集成与数据共享；（2）数据仓库建设和可视化分析；（3）全域数据治理，以及数据入表过程中的数据质量评估。

基于DAMA知识体系和DCMM国家标准，我们在2019年开发了理采存管用1.0版本的方法论。随着国家数据要素发展趋势和新挑战的到来，我们已经将这一方法论进一步升级至2.0版本。

本视频介绍如何在三分钟内使用ETL工具将Excel文件中的数据导入数据库中。包括（1）读取Excel数据；（2）对敏感数据脱敏；（3）将治理后的数据存入数据库中。

本视频介绍如何在三分钟内使用ETL工具将API数据导入数据库中。包括（1）读取API数据；（2）对敏感数据脱敏；（3）将加工后的数据存入数据库中。

本视频介绍如何在三分钟内使用ETL工具完成数据共享交换。包括（1）读取源库数据；（2）控制传输压力；（3）存入目标数据库中。PS：龙石数据中台的速度和效率可达到每分钟300万条。

本视频介绍如何在三分钟内完成API开发、数据共享和API测试。包括（1）可视化无代码开发一个API；（2）对API进行可用性、正确性和性能指标监测。

本视频介绍如何在三分钟内使用数据标准完成数据治理。包括（1）找到需要的数据标准；（2）使用数据标准对非标准数据进行自动化转换；（3）使用数据标准进行数据质量检查。

本视频介绍数据空间（数据租户）的概念。包括（1）数据空间解决了什么问题；（2）如何分配数据空间；（3）数据空间相关的角色和权限。

本视频介绍了龙石数据中台推出的两大新功能：“常用功能收藏”与“标签页。通过这一设计，用户可以轻松地将日常工作中频繁使用的功能添加到收藏中，并借助标签页功能，快速定位并访问所需功能。此功能的引入，旨在提升用户的工作效率与操作体验。

2019年，我们结合DCMM国家标准和DAMA数据管理知识体系，将数据治理方法论归纳为五个字“理采存管用”，即梳理、采集、存储、管理和使用。

本视频对数据治理主要流程进行演示，帮助大家更好的理解数据治理“理采存管用”方法论是如何落地的。下面我们从数据采集、数据质量管理、数据标准管理和API平台这四个部分展开介绍。