2023春季首届中国数字经济发展和治理学术年会聚焦数字经济特征与政府治理创新。清华大学孟庆国教授指出数字经济平台化、类别化、泛在化、多元化特征，并强调政府需把握数字化、网络化、智能化方向，探索相适应的治理方式，形成多元参与的数字经济治理格局。
探索数字科技前沿，解析湖仓一体、流批一体、数据驱动、数据资产与机器学习。湖仓一体实现数据湖与数据仓库的深度融合，简化数据管理；数据仓库与数据中台各具特色，满足分析性与交易性场景需求；数据资产治理打造有序的数据超市；流批一体实现计算与存储的整合，提升数据处理效率。掌握这些概念，助您驾驭数字时代的数据力量。
深入了解数据治理体系，涵盖元数据管理、数据标准、数据建模、数据集成与生命周期等关键要素。元数据揭示数据脉络，数据标准确保数据一致性，数据建模构建统一视图，数据集成实现信息融合，数据生命周期管理确保数据持续价值。构建完善的数据治理体系，助力企业数字化转型与智能化升级。
数字经济正引领实体经济转型升级，推动中国式现代化。从产业数字化、数字产业化等五大维度出发，展望数字经济发展趋势，包括县域和中小企业数字化转型、数字化场景优化、平台经济以信用为核心等。把握数字经济机遇，共创高质量发展新篇章。
"探索数据治理未来：2035数字议程深度报告。聚焦数据治理在国家治理体系现代化中的核心作用，解析八大趋势、四大挑战与五大关键问题。携手行业权威，共筑数据基础制度，强化关键技术与市场机制，推动国际合作。引领数字经济新阶段，助力中国2035愿景，响应时代挑战，赋能实体经济发展，促进数据安全高效利用。"
数据质量详细规则和流程实践
中国工程院院士邬贺铨深度解析数字技术发展趋势，强调数字技术作为领先高技术的地位及其对经济的显著贡献。他指出，互联网平台企业展现出强劲发展后劲，需导向规范发展道路。ChatGPT的兴起标志人工智能预训练大模型商用化飞跃，但仍需与行业紧密结合以拓宽应用场景。5G技术能力的提升将为行业应用开启新空间，5G-Advanced将融合更多技术，推动低时延、高密度连接，助力数字经济与实体经济深度融合。
探索企业级数据治理的“杀手级应用”：数据标准落地、数据血缘分析、数据影响分析。这些应用能确保数据质量，提升业务与IT一致性，助力企业实现数据战略与业务战略的对齐，提高数据可靠性和业务决策效率。
一图读懂《数据要素白皮书（2022年）》
数据治理需全员参与，明确权责归属。推行全员参与&全生命周期管理，划分数据所有者、生产者、管理者、使用者角色。建立数据知识管理体系、质量标准、考核与问责闭环，提升数据管理效率，确保数据质量，释放数据价值。数据治理研究院分享实践经验。
