数字化转型成为企业高质量发展的关键。本文深入分析企业数字化转型的内外驱动力、现存问题，并提出解决方案。强调制定规划、优化组织架构、提升数据治理能力，助力企业快速适应数字经济，实现高效、合理的数字化转型。
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。
邬贺铨院士解析人工智能发展，特别指出ChatGPT标志着生成式AI的跨越。中国数据资源丰富但利用率低，需加强数据资源培育与开放共享。政府、企业需建立数据共享与开放机制，提升数据利用价值，同时鼓励高质量行业数据库建设，以大数据和AI技术推动国家竞争力提升。
厉害了，一文学透数据中台
本文由孟庆国、张腾撰写，深入探讨了数据治理与数据基础制度建设的重要性。在数字时代，数据成为关键生产要素，文章明确了数据治理概念，提出三层治理体系，并结合国内外实践，为我国数据治理基础制度完善提出建议。关键词：数据治理、数据要素、数据基础制度、数字经济。
数据安全总体解决方案
手把手教你实现数据标准贯标！了解数据标准的概念与重要性，探讨管理不善带来的三大问题，以及业务、技术、管理三方面的数据标准规范分类。针对国内企业数据标准建设现状，我们揭示问题根源并强调数据标准在业务运营中的关键作用。
深入探索数据要素价值利用，阿里巴巴和华为两大企业案例分享。文章分析了数据在数字经济中的核心作用，并基于阿里巴巴的数据公共层建设和华为的数据要素价值利用实践，提出了企业层面数据价值挖掘的路径和方法，旨在推动企业数字化转型，实现数据驱动的高质量发展。
平安人寿分享数据中台建设实践，探索数字化转型新路径。朱晟总经理在大数据产业发展大会上发表演讲，详述数据能力作为数字化转型基石的重要性，并介绍平安人寿数据中台建设方案，包括数据治理、数据底座、数据产品等核心内容，助力企业高效实现数据驱动，提升业务创新能力。
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。
