中国电子商会数据要素发展工作委员会理事长李丽在理事会上强调数据要素重要性，承诺推动数据要素市场发展，促进数字化转型，加强数据资源整合与应用，以助力数字经济健康可持续发展。工委会将汇聚政产学研用力量，共建数字经济发展生态，加速行业创新与发展。
中国电子商会数据要素发展工委会第一届二次理事会成功召开，彭李辉秘书长致辞强调数据要素市场化配置的重要性，并感谢工信部支持。中国电子商会致力于推动数字经济领域合作，打造国家级数字经济平台，发起全球数字经济联盟D50，加强国际合作与交流。期望工委会未来更多参与国际事务，为会员企业创造发展机遇。
阿里巴巴在数据治理领域拥有丰富经验，通过引入先进的DT思维，构建了一套完善的数据治理框架。该框架覆盖数据稳定性、质量保障、安全合规和成本治理等核心需求，有效解决了企业数据治理的痛点。通过智能监控机制等技术手段，确保数据及时稳定产出，并提升数据质量和可用性。阿里巴巴的数据治理模式为企业实现数据资产化和价值化提供了有力支持。
《数据出境安全评估办法》正式公布，自2022年9月1日起施行。该办法旨在规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动。规定了数据出境安全评估的范围、条件和程序，为数据出境安全评估提供具体指引。
数据中台是企业数字化转型的关键，本书深入解析数据中台概念、定义及其与业务中台、数据仓库、大数据平台等概念的差异。强调数据中台的核心能力包括数据汇聚整合、提纯加工、服务可视化及价值变现，服务于业务系统实时协同需求，是企业实现数据资产化、价值化的重要机制。
数据治理是脏活累活，因为面对的是繁杂的源数据、频繁的版本变迁和各自为政的业务现状。需整合多类型数据库、解决数据结构混乱、文档缺失等问题。通过统一定义、标准建模、规范研发、工具保障，以及统一归口、出口，规范化数据模型、词根和命名规范，确保数据质量和一致性。开始数据治理，助力企业数字化转型。
现阶段，我国数字政府的基础建设取得了较大的进展，伴随着基础库、交换平台、资源目录、城市大脑等数字政府支撑平台的深化应用，数据量快速增长，数据量的增长必然带来数据质量管理的问题。本文通过对政务数据质量管理体系和工作机制的研究，提出现状评估、问题溯源、质量修复、考核评价的四步走解决方案，结合管理制度、工作指南和考核标准，以及基于智能化的数据探索技术，明晰政务数据质量管理的架构、流程、机制、评价指标、规章制度等工作内容[1]，建立健全数据质量管控机制，指导数据质量提升，通过数据质量管理激活数据资源价值[2]，为数字政府建设提供良好的数据支撑。
本文为中小型企业提供了一套详细的数据中台/数据治理服务商选择指南。通过明确需求与目标、确定实施路线、遵循选型原则和具体评估指标，帮助企业高效推进数据治理项目。选择具有实力与经验、定制化能力强、技术实力出众的服务商，确保项目成功实施，提升业务价值。
数据治理验证是数字化转型的关键，确保数据治理体系有效运行。通过验证，企业可评估数据治理组织、制度和流程的实际效果，发现不足并改进。数据治理验证不仅明确治理目标，还提升治理能力，助力企业应对数字化转型挑战。深入了解数据治理含义，积极参与实践，构建适合自身的数据治理体系，是企业成功转型的关键。
在日常开发中，保障接口数据安全至关重要。本文介绍了10个方案，包括数据加密、加签验签、token授权认证等，确保数据传输、识别及存储的安全性。通过对称加密、非对称加密、HTTPS协议、数据加签验签等技术手段，有效防止数据泄露和篡改，提升系统安全性。同时，token授权认证机制确保用户身份合法，保障接口访问的安全性。
