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。
数据价值
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。
数据治理：赋能企业创造价值的秘密武器
在数字化时代，数据被誉为“新的石油”，是推动企业持续增长和创新的强大引擎。然而，如何有效管理和利用这些数据，成为企业面临的一大挑战。数据治理，作为解决这一挑战的关键手段，正逐渐受到企业的重视。
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。
数据安全治理与数据价值
数据安全治理目标主要是以下三个，合规、安全、还有就是价值。安全合规是基础，价值创造是目标。价值这块我后面针对问题进行细细阐述。
筛斗数据治理：数据治理提升数据价值
数据治理对于提升信息价值至关重要，它通过强化数据的可用性、可靠性和安全性，使得数据真正成为驱动企业持续发展和竞争优势构建的关键资源。
筛斗数据治理：让数据发挥最大价值
数据被视为新时代的战略资源,但只有经过系统治理,数据资产才能真正释放价值。筛斗数据可为企业客户提供完整的数据治理解决方案，通过数据治理提升企业的数据质量和决策质量,是推动数字化转型的重要一环。企业要高度重视,持之以恒地推进数据治理,培养数据文化,建立规范体系,充分发挥数据资产的价值。
数据价值回归的底层逻辑是什么?
数据价值回归的底层逻辑是一个涉及数据产生、流通、应用和价值实现等多个环节的复杂过程。在这个过程中，需要借助先进的技术手段、完善的法律制度和合理的市场机制来推动数据价值的最大化实现。
