全面梳理数据质量管理，从概述到解决方案，再到产品介绍与典型业务场景实施。黎山作者精心总结，助您了解数据质量管理的关键环节与策略，助力数字化转型与业务成功。

了解医疗行业数据治理的重要性：预计到2026年，医疗数据分析市场将大幅增长。医疗数据量激增，数据治理策略不可或缺。数据治理确保数据质量和安全，支撑更好的临床和商业决策，加强跨部门沟通，保护患者数据安全。本文探讨医疗数据治理的关键作用及其带来的好处。

数据治理需超越技术构建，融入基础设施、行政支持、数据素养等多维度。企业面临数据泄露、隐私保护等挑战，急需有效治理策略。本文提供制定数据治理策略的实用步骤，包括记录现状、获得高管支持、提升数据素养等，助您构建稳健的数据治理体系，保障数据安全，促进业务创新与发展。

探索2022年数据治理的五大关键趋势：从提升客户驱动的数据质量治理，到以领域为中心的数据编目；再到数据网格与数据民主化，以及建立数据隐私和客户同意偏好的主视图。随着数据量的激增和新技术的发展，主动数据管理和治理成为企业数字化转型的基石。通过掌握这些趋势，企业可以更有效地管理和利用数据资产，提升业务洞察力和客户体验。

本文深入解析了数据治理领域中的常见概念混淆问题，如数据治理、数据管理、数据管控的区分，以及元数据、数据元、数据源等术语的澄清。通过具体定义和例子，帮助读者理解这些概念，避免在实际应用中因“一字之差”引发的误解和混乱。

在DataFunSummit 2021年数据产品在线峰会上，专家分享了网易内部数据治理工具的产品实践，回顾了过往治理经验，分析了当前治理痛点，并介绍了针对性的产品策略和未来规划。分享聚焦计算、存储等方面，帮助业务线解决数据困惑，提升数据治理效率，实现数据价值最大化。

探讨企业数据治理的重要性与挑战，解析数据中台与数据治理的关系。文章强调数据治理不仅是确保数据安全，更是促进跨部门数据合作与使用的关键。通过实际案例，揭示数据治理过程中的问题与策略，助力企业实现数据资产的有效利用和价值提升。

探讨企业数据治理中“一把手工程”的真正含义，强调高管团队在数据治理中的责任与作用。文章分析数据治理中数据质量的确权定责，阐述为何数据治理需要“一把手工程”的推动，并提供发挥“一把手”作用的具体方法，助力企业成功实施数据治理。

数据治理是企业内部数据管理的核心，涵盖元数据、数据标准、质量、集成、主数据、资产、交换、生命周期及安全等多个方面。通过制定和实施相应政策和流程，确保数据一致性、质量和安全，提升数据资产的商业价值。猪君分享的数据治理体系，助力企业实现高效数据管理。

数据治理需领导力支持，但在此之前，通过事件复盘主动暴露问题，量化风险与损失，促进业务团队理解并赞助数据治理方案，是争取领导力支持的有效途径。关注数据管理12项原则，将数据质量与业务发展紧密相连，确保治理方案贴合业务需求。