在2021数据质量管理国际峰会上，龙石数据的《政务大数据智能化数据质量管理》项目荣获‘数据质量卓越实践奖’，展现了公司在数据治理、数据质量和数据资产管理的深厚实力。基于DCMM、DAMA标准，龙石数据通过智能化管理平台，实现数据质量自动化与智能化，为政务数字化转型提供强力支撑。

在2021 DAMA中国数据管理峰会上，苏州龙石信息科技有限公司（龙石数据）凭借其创新的‘数据质量智能探查和修复平台’荣获数据治理优秀产品奖，彰显了在数据治理与质量提升领域的卓越贡献。龙石数据以数据中台为核心，提供全栈数据管理解决方案，助力企业实现数据资产最大化价值。

苏州龙石信息科技有限公司正式成为DAMA中国数据管理推进计划单位成员，标志着龙石数据在数据治理与管理领域的专业实力获得国际权威认可。双方将深化合作，共同促进中国数字化转型，强化数据安全与质量管理，赋能企业应对数字时代挑战。

在数据安全日益重要的背景下，本文探讨了数据治理与数据安全治理的关系，并详细阐述了数据安全治理的步骤。包括摸清家底、数据识别与分类分级、数据风险管理，以及部署数据安全产品与策略。确保数据全生命周期的安全性，是数据安全治理的核心目标。通过实施这些策略，可以为国家发展和民族复兴提供坚实的数据安全保障。

探讨数据资产的概念，包括个人与企业的数字财产。分析数据资产管理中存在的问题，如管理手段落后、共享机制缺乏、安全隐患等。强调数据资产保护的重要性，对个人隐私和企业无形资产的保护至关重要。提出解决方案，助力企业优化数据管理，保护核心数据资产。

工业企业借互联网、大数据技术迎来转型升级新机遇，数据成为核心竞争力。本文探讨数据到数据资产的转化过程，分析企业数据应用现状，并提出数据资产价值管理策略，包括数据基础建设与重构，助力企业把握先机，构建数据能力核心竞争力。

信息时代数据成为宝贵资产，数据质量直接影响其价值。随着大数据发展，数据质量面临新挑战。本文提出一套全面数据质量管理策略，包括建立评价体系、监控质量信息、持续改进机制和完善元数据管理，助力企业提升数据质量，为信息系统提供高质量数据支持。

大数据时代，企业需建立以用户为中心的自服务大数据治理体系。通过信息梳理、数据管控、连接用户、智能化等阶段，掌握关键技术，解决数据不统一、质量差等难题。金融行业先行实践数据治理，其他行业紧随其后，共同探索新一代数据治理能力，助力企业数字化转型。

本文简要介绍了数据资产管理运营的三大核心环节：数据资产盘点、数据治理、数据价值实现。首先，通过数据源梳理和分级分类，明确数据分布和敏感程度；其次，实施数据治理，包括元数据管理、数据标准制定和数据质量提升；最后，实现数据价值，将数据转化为业务增长动力。每一步都紧密相连，确保数据资产的有效管理和利用。

本文深入解析了企业主数据的概念、类型、特点及管理方案。主数据是企业内一致并共享的业务主体，涉及交易数据、主数据和元数据等。文章强调主数据管理的重要性，包括确保数据的完整性、一致性和准确性，并提出了解决常见问题的方案。同时，文章还探讨了主数据管理的实施策略，以及带来的业务价值，旨在帮助企业实现更高效的数据管理和业务增长。