希望通过《数据治理实战指南》这本书，帮助读者掌握数据治理的实施方法，让数据治理工作更有章法、更易落地。
9月24日下午，在2026全球数据管理峰会现场，龙石数据新书《数据治理实战指南》正式发布。 龙石数据创始人兼总经理练海荣出席新书发布仪式，与现场专家、行业同仁共同见证这本书正式亮相。在数据治理行业，方法论并不少，标准体系也已经相对成熟。 但真正走进项目现场，很多团队依然会遇到同样的问题：数据治理从哪里开始？业务和技术怎么配合？数据家底到底怎么摸？数据质量规则由谁确认？每一步要形成什么成果？项目做到什么程度才算完成？ 这些问题，往往比“数据治理是什么”更难回答。《数据治理实战指南》正是围绕这些一线问题编写而成。★ 为什么要写一本《数据治理实战指南》？ 多年来，龙石数据通过“产品 + 培训 + 陪跑”的方式，持续参与客户的数据治理建设。在服务 300+ 客户的过程中，一个缺口越来越清晰： 一线不缺概念，缺的是一套能够直接指导工作的实操方法。 于是，龙石把多年项目中反复验证的方法、步骤、模板和工具进一步系统化，沉淀成一本能够带回项目现场直接参考的实操指南。 核心方法：“理采存管用”五阶八式 全书以龙石“理采存管用”方法论为主线，并进一步拆解为八个实施步骤：定战略、建体系、摸家底、聚数据、绘模型、管数据、促共享、重应用。 15章实战内容，覆盖数据治理常见工作场景 《数据治理实战指南》全书共15章，按照“理采存管用”的实践过程展开。 第 1–2 章：阐述数据治理行业认知，解析“理采存管用”方法论 第 3–5 章：定战略、建体系、摸家底 第 6 章：数据集成、归集、清洗、融合与监控 第 7 章：数据仓库及数据模型管理 第 8–12 章：元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据安全管理 第 13–14 章：数据价值应用；资产目录、数据共享、指标标签、可视化与 AI 用数 第 15 章：结合领域数据、平台环境与成果样例，完成“理采存管用”全流程演练 读者可以从实际问题出发，找到对应章节，再从方法、步骤和工具中获得实施参考。 方法、模板、工具，重点解决“怎么做” 如果用三个词概括这本书的落地链路： 方法论 = 地图——每一步做什么、怎么做，都有出处；模板 = 弹药——60 +即用型治理模板，清单、表格、成果物拿来即用；工具 = 装备——数据中台 × AI，让方法论直接进入数据治理工作流程。 全书配套至少 10 个关键流程图、60 +数据治理模板，随用随取。 同一套方法，人可以用，AI 也能有依据地参与 在 AI 时代，书中的方法和模板，不仅可以指导团队推进项目，也可以作为 AI 参与数据治理的工作依据。例如在需求分析、摸家底、数仓规划等环节，由团队明确业务目标和数据口径，AI再按照既定方法和模板，辅助完成信息梳理、任务执行和成果整理。 写给谁？ 对于一线实施人员，它可以作为一本工作手册，帮助快速找到任务对应的方法和步骤； 对于数据治理管理人员，它可以作为项目过程检查和工作组织的参考； 对于正在推进AI数据治理的团队，书中的方法和模板也可以作为AI参与工作的规范和依据。 《数据治理实战指南》来自项目实践，也希望回到项目现场，成为一本随手能查、拿来能用的工作手册。
9月24日，2026全球数据管理峰会“数据管理与人工智能创新技术开放交流”环节顺利举办。 凭借在数据治理与AI融合方向的持续创新，龙石数据中台、企业级AI智能体开发平台等多项成果入选《2026年度DAMA数据管理和人工智能创新优秀案例集》。同时，由龙石数据提供技术与服务支持的江阴市数据局、苏州新建元数字科技有限公司两家客户实践同步入选，展现了龙石数据在产品能力与客户赋能方面的实践成果。 龙石数据治理专家杨毓慧的相关实践成果也入选本次优秀实践案例。 龙石数据中台：理采存管用，让数据“好管好用” 龙石数据中台依据客户现状，采用龙石独创的“理采存管用”五阶方法论，全面梳理数据资产，建设全局数据标准体系，专注于数据全生命周期的管理，涵盖数据集成、元数据、数据标准、数据质量、数据安全等数据管理领域，保障数据共享使用的安全性、及时性、准确性以及稳定性，打破各部门、各系统之间信息孤岛，实现数据融合、业务协同、数据资产化，实现“用数据汇报、用数据决策、用数据管理、用数据服务、用数据创新”的数字化转型目标。目前，龙石数据中台已广泛应用于热力、制造、政务、市场营销等行业，并形成面向集团企业、政务等复杂组织场景的一体化数据治理能力。同时，平台具备轻量易用、灵活部署、云原生高性能、多空间隔离和全栈国产化适配等特点，支持百亿级数据处理、万级API高并发，并可按需选择组件、分步建设，满足不同组织在数据治理与数据协同方面的建设需求。 龙石·企业级AI智能体（开发）平台：智能体落地，治理托底 AI智能体（开发）平台面向企业用户、IT团队和合作伙伴，提供AI智能体统一使用、自主构建与持续运营的一体化能力。平台以“智能体落地，治理托底”为核心理念，围绕“统一入口、快速构建、持续运营”构建完整体系：用户侧-打破应用孤岛，提升用户体验；开发侧-沉淀可复用能力，自主组装与扩展；管理侧-统一资源与权限，工单与反馈闭环； 在技术层面，平台通过语义解析、知识匹配与程序化执行建立可追溯、可验证的确定性执行链路，并支持多智能体协同、企业级记忆体系和业务语义网络。当前平台知识检索准确率达到95%以上，深度工程型智能体交付周期可控制在5天以内，敏捷组装型最快0.5天完成配置上线，智能体开发周期可缩短70%，数据分析人力成本降低60%以上。 江阴市数据局-基于“1+8+X”一本账的县域公共数据全生命周期质量深化管理实践 紧扣数据要素市场化配置改革和江苏省公共数据“一本账”管理要求，构建“一套工作模式、四层协同机制、两类质量关口、闭环管理流程、四库知识资产”县域公共数据治理体系。依托“1+8+X”模式，落实“一局一中心一集团”协同，建立信息化项目双重质量关口，实现数据闭环整改。沉淀240余项数据元、1500余条核心规则，建成元标准库、元模型库、质量规则库、案例知识库，打造可复制、AI-ready的县域高质量公共数据基座，支撑公共数据价值释放。 苏州新建元数字科技有限公司：苏州工业园区“数据要素×”联合创新实验室 苏州工业园区数据要素×联合创新实验室聚焦公共数据授权运营创新实践，以充分释放数据要素价值为核心，破除数据流通共享壁垒，推动数据资源落地转化。围绕社会民生、城市治理等领域打造多元业务场景，落地丰富数据产品赋能实体经济；同时建设基于Qwen大模型的双智能体体系，依托RAG双模检索实现数据资源智能问答、产品精准匹配，以AI能力降低平台使用门槛，构建“数据+业务场景+AI智能体”协同模式，助推区域数字经济高质量发展。 龙石专家杨毓慧：数据治理专家实践 龙石数据治理专家杨毓慧主导的园区数据治理项目，以 DAMA、DCMM 为方法论，构建元数据、数据标准、数据质量三位一体治理体系，并落地数据质量 AI 自评助手。项目累计完成超 20 亿笔数据质量评测、问题修复率达 97.44%，沉淀 1000 余个数据标准与质量规则。★多项成果同时入选，既体现了龙石数据在产品能力和专业实践上的长期积累，以及在复杂数据治理项目中的方法支撑与服务能力，也进一步说明，数据治理的价值不只体现在平台建设本身，更体现在能否帮助客户形成可持续的数据管理和应用能力。 未来，龙石数据将继续把经过项目验证的方法、产品和能力带给更多客户与合作伙伴。
2026全球数据管理峰会“政务和大型国企数据实践”分论坛在杭州顺利举办。本场分论坛由龙石数据联合DAMA承办，来自政务和大型企业的专家与行业代表齐聚现场。围绕公共数据运营、大型组织的数据管理体系建设等议题，本场论坛集中呈现了不同场景下的数据治理路径与具体做法。
作为本届峰会白金伙伴，龙石数据围绕数据治理与AI融合，参与主论坛演讲，主办“政务和大型国企数据实践”专题分论坛，并正式发布书籍《数据治理实战指南》。峰会期间，龙石数据及客户多项成果还入选大会数据管理与人工智能创新优秀实践案例，参与现场交流展示。
今日，2026全球数据管理峰会在杭州盛大开幕。龙石数据创始人兼总经理练海荣在主论坛发表《AI在数据治理与数据应用中的双重定位与实践》主题演讲。
峰会启幕在即，四大核心看点，抢先解锁。
龙石数据是一家专注数据治理与AI应用的高新技术企业，以“产品+培训+陪跑”为服务模式，推动数据治理能力在真实业务中持续落地。
8月12日（周三）晚8点，龙石数据创始人兼总经理练海荣应国际数据管理协会（DAMA）大中华区主席汪广盛邀请，围绕“AI赋能数据治理，重构数据价值新生态”主题，分享AI与数据治理融合发展的实践探索，拆解企业级AI数据中台的建设思路与落地路径。
龙石·企业级AI智能体平台是面向企业用户、IT团队和合作伙伴，提供AI智能体统一使用、自主构建与持续运营能力的一体化平台。
