《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》正式实施，明确了数据安全监管范围和职责，确立数据分级保护原则。该办法为行业数据安全监管提供制度保障，要求数据处理者加强数据分类分级管理，严格保护重要和核心数据。企业需遵循《管理办法》开展合规工作，包括数据分类、风险评估、安全监测等，确保数据安全，避免法律风险。

数据治理与人工智能（AI）关系揭秘：AI工具在数据治理中挑战重重，难以直接应用。尽管有厂商尝试将NLP技术引入治理平台，但效果有限。智能在数据治理中应体现为自适应能力，而当前更依赖数据专员的智慧。关注治理团队建设与发展，以应对未来不确定性。

数据治理历经三大发展阶段，从TDQM到DAMA，再到DAMABOK，形成成熟体系。DGI数据治理框架为组织提供12步全面路线图，确保数据有效管理和利用，支持企业决策和业务运营。

数据治理再登热搜，从管理、内容、技术到效果，全方位探讨数据治理的要点。文章深入分析数据治理的产出问题，揭示其与企业其他部门的紧密联系和复杂性。数据治理从业者需从实践出发，明确项目治理活动的具体产出，以适应不断变化的数据环境。

深入解析数据要素与治理，揭示数据作为新时代生产要素的重要性及价值。文章强调数据治理专业培养中业务与数据的结合，指出单纯数据体系是基础但融入业务体系是核心。作者李杰林举分享了对数据治理的见解，指引数据从业者如何在实践中发挥作用。

掌握数据治理成功之道：深入理解数据治理概念与流程，揭秘效果评估的不足，并借助观测云实现数据治理效果的可观测性，确保数据治理项目落地并带来实际价值，增强业务洞察能力。

探讨数据治理领域智能化的发展现状与挑战。尽管智能化技术在数据治理中有潜在应用，但成功案例较少。数据治理主要关注线下决策和线上实时操作，AI在规则提炼和治理流程中作用有限。数据治理是管理范畴，应合理使用AI工具，而非本末倒置。

中共中央、国务院颁布《数据二十条》，明确了公共数据开发利用的四大改革创新点：破冰有偿使用、强化公益属性、留白创新空间、兜底安全保障。此举旨在充分激发公共数据价值，赋能政务治理、经济发展和共同富裕，为建设网络强国、数字中国、发展数字经济提供有力支撑。

了解数据治理咨询项目的经典三阶段：现状调研、组织架构规划及实施路径。深入探讨三年规划的重要性及其在实际执行中的挑战，如资源规划不足、协同规划不足和规划基础不足。强调三年规划在动态展现治理体系完善过程中的作用，并建议企业在人力资源、业务协同和科技协同方面加大投入，确保数据治理规划的有效执行。

清华大学公共管理学院孟庆国教授深入探讨了数据时代的公共数据治理重要性。随着数据资源的爆发增长，公共数据成为国家治理和经济发展的关键。文章强调公共数据治理是数据基础制度构建的核心，并提出治理原则与运营体系构建的思考，旨在促进数据高效流通使用，释放数据要素价值，助力国家治理体系和治理能力现代化。