2023年11月23日，第二届全球数字贸易博览会在杭州成功举办，国家数据局局长刘烈宏出席并致辞。会上，国家工业信息安全发展研究中心发布了国内首部《公共数据授权运营平台技术要求》团体标准，龙石数据全程参与标准编制。

数据中台作为企业级数据解决方案，旨在抽象、共享和复用数据能力。其架构涉及数据集成、基础能力、数据体系、资产管理、服务体系以及运营安全等模块，支持从数据集成到数据服务化的全流程管理，为企业数字化转型提供坚实的数据支撑。

本文探讨了大数据时代下数据管理的重要性及难点，强调数据管理的最终目的是实现数据的高效低成本运作。作者分享了自己对数据管理的实践看法，包括数据管理目标、量化评估、规范制定以及工具应用，并给出了XX公司的数据管理规范实例，旨在引导企业构建适合自身的数据管理体系。

数字化转型需构建与新技术匹配的组织管理模式，突破传统思维与职能限制。核心在于挖掘数据价值，包括数据平台建立、分析挖掘及智能场景拓展。企业需从信息系统建设开始，逐步向大数据、数据仓库、数据中台发展，实现全面数据服务化和智能创新应用。

从0到1的数据治理之路：作者分享从非数据背景到深入数据治理的转型经历，揭示数据治理项目现状和挑战，包括数据来源、处理、使用等问题，并提出化繁为简、从源头抓起的解决思路，强调数据治理项目中人的重要性。

数字政府标准化建设是数字中国建设的关键工程，通过统一、简化、协调和最优化理念，助力一体化管理、集约化建设、多要素协同与高质量发展。本文探讨标准化建设的理论内涵与现实意义，指出当前标准体系、实施与支撑保障的挑战，并提出革新理念、重塑机制与升级模式的对策，以提升数字政府建设质量。

数据安全总体解决方案

本文探讨银行数据治理项目启动的调研成果，揭示数据来源复杂、标准化程度低、应用支撑不足等痛点。通过搭建数据治理体系、建立数据标准、提升数据质量，以及赋能应用，实现数据从可用到好用的转变，提升全行数据治理水平，为业务创新、经营管理、风险控制提供数据赋能。

探讨数据治理与数据管理的区别，明确两者在概念、目标、视角、决策层级、职责范围和侧重点等方面的差异。借助AI大模型如ChatGPT、Claude等，我们可以更深入地理解这两个关键概念，为数据工作的深入推进提供有力支撑。

数据质量管理至关重要，每年因低质量数据损失高达1500万美元。数据质量影响决策、团队协作、客户理解和业务流程。本文介绍了数据质量的定义、重要性、评估方法、问题来源及常见问题，强调了数据质量管理在维护高质量信息、提升组织绩效中的关键作用。