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。
筛斗数据治理
数据治理：将数据从源头进行清洗
数据一切都与技术的集中化有关。数据安全地存储在企业大型机上，只有具备导航预处理数据库技能的程序员才能访问它。差不多四十年后，所有这些都与数据民主化和强大的数据治理战略的需求有关。
Meta分析之数据提取
数据是否准确可靠，尤为关键，这是meta分析的基础，否则即使有先进的统计学方法，也不能弥补数据本身的缺陷。所以在收集数据时，应广开渠道，通过多途径收集，确保数据全面完整；同时采用有效的质控措施，如多人同步提取数据，防止选择性偏倚；最后对数据资料的真实性要进行严格评价，在此基础上，满足上述要求后方可进行meta分析。
企业如何做好数据安全治理
当前，全球数字化转型正在以爆发式速度快速发展，数据作为数字化的核心，已经成为新时代的核心生产要素之一。如果数据发生泄露，那么企业乃至国民经济运行，公共卫生、农业生产、运输物流等受到冲击，并可能引发各领域严重后果。
筛斗数据：如何进行数据提取？
数据提取就像一个盲人摸象的过程，为了防止个人提取数据产生的偏倚，制定一个详细的数据提取规则和数据提取表格，明确提取类型进行详细布局是非常有必要的。
几种常见的数据治理框架
在企业数据中台体系建设过程中，数据治理，是避免不掉的课题，如果从数据治理的不同语境上看，数据治理可分为宏观语境下的数据治理与微观语境下数据治理。从宏观语境上看，企业级的数据治理，是一项持续的，系统性的工程，包括数据战略，数据治理架构，组织与保障体系，运营机制，技术与工具等。
企业数据安全建设需警惕5大陷阱
我们已经生活在一个数字化的时代，那些能够从数据中获取最大价值的组织将成为最后的赢家。在数字化转型和数据民主化的发展背景下，企业开展数据安全保护刻不容缓。不过，尽管企业在数据保护方面已取得了长足的进步，但数据安全建设并非一蹴而就，需要过程和投入，如果缺乏系统思考必然会导致只重视解决眼前问题，而缺乏长远的规划，最终会造成头痛医头、顾此失彼、重复建设等问题。
数据安全治理的先锋之路：探索数据产权与流通的创新模式
在数字经济和信息化的大潮中，各大政企都积累了丰富的数据资源，这些资源对于推动经济增长和社会发展具有重要价值。尽管如此，数据资源的开放、共享和利用在实践中还面临着诸多挑战，这些挑战阻碍了数据潜力的充分发挥。
