数据价值

数据治理的目标和价值

数据治理的主要价值在于确保数据在企业中得到有效的管理、利用和保护,从而支持企业的战略目标、提高效率、降低风险,并推动创新和竞争优势的实现。这些价值因企业的特定需求和行业而异,但数据治理通常被认为是数据管理的核心组成部分,对企业的长期成功至关重要。

加强数据治理 释放数据价值

数据治理将在不断应对挑战中迸发出新活力。陈肇雄强调,要转变观念,树立数据思维、形成数据治理文化;要机制引领,创新治理体系、健全数据治理生态;要融合创新,释放数据价值、拓展经济增长新空间。江明涛指出,要从三个方面发力做好数据治理工作,即加强标准引领,做好DCMM贯标工作;推进人才培养,深化首席数据官探索;强化资源汇聚,培育数据产业生态。

“数”看两会丨「数据安全」成为重要议题

《2024年政府工作报告》在数字经济、数据基础制度、数据跨境流动、数据安全和国家安全等关键领域提出了明确要求,不仅部署了数字经济的创新发展,还高度重视数据安全与合规流动,推进高质量发展与高水平安全的良性互动,为加速网络强国和数字中国建设进程提供坚实的顶层支撑。数据安全已经连续四年被写入政府工作报告,不仅体现了国家对数据安全的高度重视,更彰显了数据安全在国家安全、经济安全以及社会稳定中的核心地位。

数据清洗的目的

数据清洗是指对数据进行预处理,去除数据中的错误、不完整、不准确、重复、冗余等问题,以提高数据质量和准确性。

大数据治理入门系列:数据质量

无论您是数据领域的专业人员,还是其他领域的非专业人士,也许都曾遇到过数据不完整、数据过时、数据不一致、数据不准确等问题。这些低质量的数据不仅没能解决最初的疑问,甚至还可能衍生出了其他问题。质量低劣的数据会影响数据分析结果,误导业务决策,造成经济或其他方面的损失,损害使用者的信心。因此,为了避免这类问题,组织机构有必要把控数据质量。数据质量也是数据治理的重要一环。