深入解析数据安全风险，从黑客攻击到内部失误，了解数据泄露的四类主要源头。掌握数据安全三要素模型，确保数据的保密性、完整性和可用性。同时，了解数据隐私的重要性，合规使用数据，防止数据滥用。立即加强数据安全治理，保护您的信息资产。

探讨数据治理与数据安全治理的区别，聚焦于关注点、输出、参考标准、结果和视角。在数字中国战略下，理解二者差异对企业数据安全与治理至关重要。数据治理关注数据组织、使用与质量，而数据安全治理强调全生命周期安全保护，确保数据可用性、完整性与机密性。

文章详细讲解了标签评分在标签治理中的重要性，通过评分模型从多个维度评估标签价值，助力业务运营和集群资源规划。文章介绍了为何使用标签评分、评分模型包括使用度、关注度、质量、持续优化度和安全度等维度，并探讨了标签评分在提升数据质量和优化资源配置方面的应用。

本文介绍了唯品会自研数据服务Hera的背景、架构设计和主要功能。Hera作为数据中台的关键组成部分，通过统一的API接口控制数据流入流出，解决了数仓访问效率低、数据指标不统一等问题。文章详细阐述了Hera的架构设计、调度流程和主要功能，包括多队列调度策略、多引擎查询等，旨在提升数据交付效率和自助分析数据能力。

数据质量是数据工作的生命线，直接关系数据价值。本文深入探讨了数据质量的重要性、常见问题、原因及治理方法。数据质量问题会导致IT项目失败、合规风险及错误决策，因此需重视数据质量专项治理。通过数据质量监控平台，可监控Hive数仓数据质量，减少事故损失。文章强调建立数据质量管理制度，确保数据准确性。

本文深入探讨了数据治理中指标管理的重要性，揭示了指标命名不一致、口径不清晰、数据难追溯等常见问题。详细解析了指标的组成，包括数据域、业务过程、时间周期等要素，并分类介绍了原子指标、派生指标和衍生指标。同时，文章提供了指标管理的具体做法，如建立指标生产协同机制，确保指标建设规范高效。

探讨企业大数据平台中客户标签与客户画像项目的实际效果，分析标签与大数据平台、CRM、数据中台的联系，以及标签的分类与管理。揭示标签在数据最细粒度划分中的作用，强调标签管理的重要性，并探讨标签体系分类和标签内容信息的管理策略。

数据治理已成企业必需品，需适应快速变化的数据环境。主动数据治理强调数据民主化，利用AI和ML优化流程，实现实时调整与高效治理。相比传统治理，主动治理更灵活、更响应业务需求，有助于提升数据质量、降低违规风险，并支持企业持续发展。

本文探讨了企业数据资产的生产与消费现状，揭示了数据孤岛问题。介绍了如何通过敏捷的、分散式数据治理方法解决数据跨部门使用的难题，并重点介绍了Amazon DataZone作为实现数据治理新思路的平台与工具，使数据生产者和消费者之间建立高效连接，同时确保数据使用的授权与监管。

数据治理是确保企业数据可用性、完整性、安全性的关键过程。本文详细解析了数据治理的定义、重要性、最佳实践及关键要素，包括人员、数据战略、治理流程、安全、沟通、社会化、指标及技术支持，为企业数据治理提供全面指导。