德阳与中国电子合作，率先完成数据要素核心基础制度建设，建设数据要素化基础设施，实现数据元件在深圳数交所的挂网交易，推动数据要素安全合规流通，赋能数字经济创新发展，深化数据要素市场化配置改革。

中国系统参与建设的德阳市“深化数据要素市场化改革”入选2022年度四川改革典型案例，通过建立数据要素运行体系、推进市场化配置、发展数据产品市场，取得显著成效。中国系统将继续发挥科技创新优势，推进数据要素市场化配置综合改革，助力数字经济发展。

中国电子召开数字政府与数据要素化工程技术交流研讨会，强调加快数字技术创新和产业发展。会议聚焦国家战略任务，整合集团资源，优化产业布局，打造核心竞争力，拓展数字政府、部委、央企等领域业务，助力数字中国和数字经济发展。

浙江省委强调数字化改革体系升级，聚焦基层数据治理，推动“1612”体系构建。基层数据治理是电子政务深入发展的关键，需突破难点，整合资源，提升治理能力。各地积极探索基层治理模式，旨在促进治理现代化、城乡一体化发展，提升百姓获得感，形成数字化治理新局面。

全国人大代表陈淑贤提出，央企应引领提升我国数据要素化治理水平，确保数据安全前提下实现流通。她建议加快实施国家数据安全和数据要素化工程，通过工程化路径推动数据基础制度落地，并在关键领域和行业开展示范应用，以做强做优做大数字经济。

党中央、国务院印发《数据二十条》，强调数据要素安全治理的重要性，旨在构建安全可控的数据要素市场。文章从保安全、重发展、促创新三个“着眼点”出发，提出数据流通交易的安全治理策略，并强调政府监管机制创新、企业责任压实和行业自律机制完善，为数据要素市场的高质量发展提供坚实保障，对我国数字经济发展具有里程碑意义。

本文深入解析了数据治理的定义、目标及需求分层。数据治理旨在通过策略和标准提高数据可用性、质量和安全性，以满足企业业务需求。文章将数据治理需求类比于马斯洛需求层次，分为稳定需求、安全需求、易用需求、质量需求和成本价值需求五个层次，并详细探讨了稳定、安全、易用等关键需求点，帮助企业建立高效、安全的数据治理体系，实现数据资产的最大化利用和商业价值的提升。

本文深入探讨了银行业数据治理的重要性和挑战，包括风险管理、价值创造、数据膨胀等内外因。文章详细介绍了数据治理的核心领域，如数据模型、元数据管理、数据标准等，并强调各领域间的协同和依赖关系。通过精准的数据治理，银行可以优化数据使用，降低成本，提升金融服务质量，迎接定制化时代。

数据治理是企业释放数据价值的关键。随着数据量的激增，构建标准化、流程化的数据治理体系至关重要。然而，数据治理常面临“两不三难”的困境。本文探讨数据治理的挑战与解决方案，强调体系建设、基础夯实、IT赋能、聚焦数据和管理一体化，助力企业实现数字化转型和数据资产的有效利用。

大数据时代，数据质量成为企业核心竞争力关键。高质量数据决定应用上限，低质量数据拉低下限。本文详解数据质量定义、维度、分析及管理，涵盖准确性、合规性、完备性等六大维度，并给出缺省值、异常值等脏数据的处理策略。强调数据质量管理的重要性，为数据分析和应用提供坚实基础。