探讨数据治理中的脏活、累活问题，源于数据烟囱式开发、变迁与存量挑战。文章提出通过方法论、统一方法策略、业务归口等方式，实现数据标准化、规范化，降低研发成本，增强复用性。详细介绍数据命名、指标命名、清洗规范等统一标准，助力企业构建高效、准确的数据仓库。

数字经济战略下，数据安全合规流通成为焦点。隐私计算技术通过保护数据隐私同时实现数据分析，涉及多方安全计算、联邦学习等流派。毛亮坚老师分享隐私计算发展机遇、与数据安全治理关系、应用场景及未来趋势。

探讨数仓数据治理的重要性及实施步骤。文章从数据管理入手，详细介绍了数据目录划分、模型复用、任务优化和数据质量监控等关键点，强调了数据治理在提升数据开发效率和数据质量方面的价值。同时，提出了数仓数据治理的长期性和需要管理机制的支持。

数据中台作为数据公共服务平台，通过元数据支撑实现数据加工、标准化，形成数据资产。元数据作为数据中台灵魂，描述数据组织、关系等信息，助力数据理解、查找、管理。本文深入探讨元数据定义、分类及其在数据中台中的作用，揭示元数据在数据治理中的核心价值。

本文探讨数据作为数字经济时代新型生产要素的角色，强调数据智能的重要性及数据要素化、市场化的必要性。数据不仅是数字化信息，更是支撑数据智能的原始事实数据。文章指出，培育数据要素市场需构建适应数据特点的基础性市场形成机制，包括数据产品激励、描述、发现与价值实现，以推动数据要素价值的创造、流通与实现，助力国家数据经济发展。

本文深入探讨了DT时代数据中台的核心使命——让数据持续创造价值。通过独立出“数据资产”这一基础要素，融入业务价值创造过程，数据中台成为企业发展的重要推动力。文档内容丰富，是学习数据中台知识的宝贵资源。

本文详细阐述了数据标准的定义、分类、重要性和构建方法。数据标准通过制定统一的数据管理、管控流程和技术工具，确保不同业务系统对数据的理解和使用一致。文章从数据结构、内容来源和技术业务三个维度分类数据标准，并分析了数据标准对解决数据不一致、提高数据质量、降低沟通成本的重要作用。同时，介绍了构建数据整合平台时，如何通过数据标准整合企业内部不同系统的信息。

本文深入探讨了数据质量的重要性，强调数据质量是数据工作者的生命线，直接影响数据价值。文章通过实际场景分析数据质量问题，并提出数据质量治理的解决策略，包括实施数据质量监控平台等关键步骤，以确保数据的高质量交付，为业务决策提供准确、可靠的数据支持。

本文是中国科学院大学数字经济学课程数据治理部分课件，深入探讨了数据治理的内涵、数据开放共享与产权、跨境流动等热点，并分析了数据治理的立法实践与监管措施，为数据治理领域提供了全面而深入的见解。

大数据时代数据治理至关重要。本文探讨了数据治理的必要性，分析了大数据平台面临的数据不可知、不可控、不可取、不可联等问题，并强调数据治理需面向全企业用户，提升自助大数据能力。通过国家电网等实践案例，展示了大数据治理的有效性和成果，助力企业数字化转型。