做好数据治理，究竟该怎么入手，从哪里开始？
在对数据有强依赖的企业中，数据治理的重要性已经变得毋庸置疑。大家都想把它做好，但是怎么入手，从何处入手，却没有很好的指导。
数据安全
数据安全技术能力发展现状及挑战解析
近期数据泄露等安全事件频发，严重侵害个人信息主体权益，影响国家安全、经济发展和社会稳定。以欧盟、美国为代表的地区和国家纷纷出台个人信息保护、数据安全的法律法规和管理规范，进一步明确企业数据安全保障的责任和义务。我国也积极加强数据安全管理布局，出台《中华人民共和国网络安全法》，提高数据安全管理要求。
数据提取在机器学习项目中的重要性与实践
数据提取是机器学习项目中不可或缺的一环。它不仅能够为机器学习模型提供丰富、多样和准确的数据支持，还能够提高模型训练的效率和泛化能力。因此，在进行机器学习项目时，我们应该充分重视数据提取工作，并不断探索和实践更加高效、准确的数据提取方法和技术。
数据安全的重要性及其影响
数据安全是一个持续的挑战，它要求个人、企业和政府共同努力，通过合理的策略和技术来保护数据免受威胁。对于个人来说，良好的数据安全习惯可以保护其隐私和资产。对企业来说，强化数据安全不仅是保护自身利益的必要手段，也是赢得客户信任和遵守法律法规的重要途径。
第四篇专家解读《数据安全法》40个要点｜如何实现数据“可用不可见”的安全目标
随着经济数字化、政府数字化、企业数字化的建设，数据已经成为我国政府和企业最核心的资产。随着合资企业、跨境贸易、多厂商全球合作的模式变迁，数据开始在企业与企业之间、政府与企业之间以及国与国之间流转、融合、使用。
构筑数据安全的防线：防范黑客攻击的策略与实践
在数字化时代，数据已成为最宝贵的资源之一。然而，随着数据的广泛应用，黑客攻击的威胁也日益严重，如何保障数据安全，防范黑客攻击成为了亟待解决的问题。
数据质量：数据治理的核心要素
数据质量直接关系到业务决策的准确性、效率和效果。高质量的数据能够为企业提供更加精准的分析结果，支持企业做出更加科学合理的决策。反之，低质量的数据可能导致错误的决策，影响企业的业务发展和市场竞争力。通过加强数据质量管理，企业可以确保数据的准确性、完整性、一致性和可用性，为业务决策提供更加精准的支持和保障。
数据治理的核心要素与数据安全实践策略
数据治理的核心要素与数据安全实践策略相互交织，共同构成了企业保护和有效利用数据资产的重要基石。在实际操作中，二者应当协同配合，形成一套完整的、适应企业特性的数据安全管理框架。
