数据中台迎来六大技术趋势，云原生引领存算分离，革新数据处理模式；一站式数据能力平台整合资源，提供全链路服务；AI技术成主流生产力，驱动数据生产、加工更高效。数据生产力的4.0时代，企业需紧跟趋势，构建高效、智能的数据中台，驱动数字化转型。

随着数字化转型和物联网的飞速发展，云数据库和数据仓库不断增长，企业数据治理变得至关重要。数据质量直接影响组织底线，而数据的上下文价值则是决策的关键。在危机中，数据驱动型企业展现出强大韧性。数据治理不仅是技术挑战，更是跨部门的协作挑战，需要安全团队、数据团队和隐私与合规团队的共同努力，确保数据的可用性、质量、完整性和安全性。

本文深入解析了数据中台的四大核心能力，包括数据资产的采集与存储、业务价值的探索与创新、数据资产的加工与整合以及数据资产的共享与服务。文中详细描述了数据采集、存储的方法与策略，并探讨了如何为不同用户角色提供数据探索工具，实现数据资产的加工整合与高效共享。这些能力共同构成了数据中台的核心，助力企业挖掘数据价值，推动业务创新与发展。

本文介绍了制定有效数据治理策略的10条关键建议，涵盖了从诊断组织内数据资产到选择适合的数据治理运营模式，再到确定所有数据参与者的全面指导。这些建议旨在确保数据在业务部门间顺利流通，同时维护其质量、可访问性、可用性和安全性，为战略决策提供有力支持。

探讨数据治理的五大误区，包括追求标准答案、迷信SOP、证书万能论、缺乏明确目标、以及过度依赖外部建议。文章揭示了数据治理过程中的关键问题和挑战，并强调了从内部找问题、明确目标和痛点的重要性，以及避免盲目模仿和依赖外部解决方案的必要性。

元数据管理是企业数据治理的基石，它帮助企业提升数据质量、优化数据治理流程。通过构建完善的元数据治理体系，采用先进技术，企业可以确保数据资产的准确、高效和安全使用。翼支付通过元数据管理实践，为行业提供了宝贵的解决思路与经验。

老彭分享数据中台选型经验，揭示市场乱象与“假中台”陷阱。强调数据中台选型需关注协同能力，包括数据与数据、产品与产品、数据与业务的协同，以确保高效、省心的数据处理与应用。同时，呼吁数据部门在选型时注重实际需求和团队舒适度，避免盲目追求品牌或经验。

本文深入探讨了工业数字化进程中数据治理与数据资产化的重要性。针对企业数据技术团队负责人，本文提出了如何在数据治理实践中应对挑战、积累经验和深入思考的策略。文章通过背景分析、实践案例、深度思考及总结，为企业实现数据价值的落地变现提供了宝贵见解，助力企业提升数字化水平，实现高质量发展。

《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。