数据治理是行使对数据资产管理的权力、控制和共享决策的活动。本文介绍了数据治理的九个关键方面，包括研判形势、建立组织框架、建章立制、对齐业务、推动项目、制定标准、问题管理、监督控制和评估合规。通过这些步骤，企业可以建立有效的数据治理体系，确保数据高效管理，为数字化转型保驾护航。

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。

工业数字化转型需重视数据治理，包括顶层设计、数据互操作、数据安全公共平台及政策支持。加强法规引领，促进数据互操作，打造安全公共服务平台，强化政策支持保障，以释放工业数据价值，促进工业健康可持续发展。

支付行业面临数据治理挑战，三大难题亟待解决：数据质量不高、安全体系不完善、缺乏治理制度规范。数据治理研究院深入分析，助力企业提升数据价值，确保数据安全，实现有效数据资产管理。

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。

2023年数据治理关键之年！掌握数据治理，需融合统一知识，勤于实践，灵活运用框架标准，实事求是分析企业现状。数据治理研究院分享心得，助您规避误区，高效推进数据治理项目，释放数据价值。

工业和信息化部等十六部门联合发布《关于促进数据安全产业发展的指导意见》，强调数据安全作为国家安全的重要组成部分，将加速数据要素市场培育和价值释放。文件明确了产业发展目标，聚焦技术创新、产品创新和服务创新，并鼓励地方规划建设国家数据安全产业园，推动数据安全产业高质量发展。

中共中央、国务院印发《党和国家机构改革方案》，明确组建国家数据局，负责数据基础制度建设、资源整合共享等。同时，深化党中央机构改革，包括组建中央金融委员会、金融工作委员会、科技委员会和社会工作部，旨在加强党的领导，优化职能配置，提升治理能力现代化水平。

了解信息和数据质量的重要性及影响，包括客户订单错误、生产线中断等后果。探讨信息质量问题的来源、挑战及解决策略，包括一个10步方法论来指导企业提升信息质量，实现准确决策和高效运营。来源《企业数字档案与数据治理》。

国家数据局的成立标志着我国数字经济发展进入新阶段，旨在解决数据流通难题，促进数字经济高质量发展。新机构将统筹推进全国数据要素市场建设，带动大数据、人工智能等相关产业发展，对产业格局产生深远影响。同时，需理顺地方与中央机制，平衡数据利用与安全保护，探索可执行的数据流通利用制度规则。