数据中台与业务中台概念解析，探讨数据孤岛、平台建设周期长、数据资产管理和复用性低等业内痛点。强调数据中台在数据集成、资产管理、统一服务等方面的重要性，并明确数据中台包括数据集成、数据模型管理、数据仓库等关键内容，助力企业实现数据驱动和数字化转型。

天风证券郭东博士分享《基于数据治理体系的数据中台实践》，强调数据治理在数字化转型中的重要性，揭示证券行业数据管理挑战与策略，提出数据全生命周期管理原则，以及数据中台作为治理切入点的价值。

了解银行数据安全管理的重要性，涵盖国家政策、行业监管、合规挑战与实践经验。文章强调数据安全是国家安全红线，需贯穿数据治理全过程，并分享某银行在数据安全体系建设、全生命周期保护管理、技术支撑及业界合作方面的实践经验。

有赞数据报表中心提供30+页面、100+报表和400+数据指标，助力商家科学运营。本文深入探讨有赞数据链路的测试策略，包括数据层和应用层测试，以及后续规划，确保数据及时、完整、准确，为商家提供高质量的数据分析和决策支持。

探讨数据治理、数据管理与数据资产管理之间的关系，分析不同观点并阐述笔者见解。数据治理作为顶层策略，指导数据管理活动，而数据管理负责实施与反馈，二者相辅相成。同时，理清数据、数据资源、数据资产的概念，为深入理解数据治理与数据管理提供基础

数字化转型中，数据治理至关重要。本文探讨数据烟囱、信息孤岛问题，提出追溯数据来源、统一数据定义等策略，以降低数据管理成本、规避法律风险。详细阐述数据治理的十大步骤，包括统一数据定义、跟踪外部数据、确认关键数据指标、分析数据质量、自动化管理、检测业务影响、沟通业务需求、创建动态感知台、建立学习机制及避免IT怪圈，助力企业成功转型。

探讨国有银行数据治理挑战，引用郑保卫博士《财务数据治理实战》案例，揭示数据治理在国有银行中的成功实践。项目聚焦数据资产盘点、标准建立、治理平台搭建及质量管理工具建设，构建企业级数据标准体系，打造治理平台，实现数字化转型。

数据湖是数据仓库的补充，解决其开发周期长、成本高、数据丢失等问题。支持异构数据聚合，无需预定义模型即可分析。Hadoop是常用技术，但数据湖不仅限于此。与数据仓库不同，数据湖存储多种类型数据，直接加载并允许自由探索分析，适合数据科学家。

本文全面解析了主数据和数据中台的概念、区别及在数据治理中的作用。主数据是描述核心业务实体的核心数据，而数据中台则是实现数据整合、提纯、服务化和价值变现的平台。文章通过对比两者的定义、应用场景和演进过程，强调了主数据在数据治理中的基础性和数据中台在业务数据化中的价值，为企业数据管理和应用提供了宝贵参考。

来源：数据学堂