数据治理：让数据质量更好
数据分析、数据挖掘等各种数据应用都离不开数据质量，数据质量的重要性不用多说。今天来浅谈如何通过数据治理，来保证数据质量。数据的生命周期往往会有以下4个过程：数据的产生、存储、加工和应用。
筛斗数据治理
常见的数据安全风险及防范策略
数据安全是一个动态的过程，需要持续的关注和努力。通过了解常见的数据安全风险并采取相应的预防措施，我们可以大大降低数据泄露或损坏的可能性。企业和个人都应该保持警惕，不断更新自己的安全知识和技术，以保护自己免受数据安全威胁的侵害。
数据治理，一起要从“源头”开始！
数据治理，一直是数字化转型工作中非常重要的话题，几乎承载了数字化转型战略中最为重要的任务。数据治理与数据管理不同，具有更强的有关数据价值开发的目的性！
据说90%人分不清：数据治理和数据安全治理？
数据安全治理是近两年频繁被安全厂商提起的话题，很多企业也对数据安全治理非常感兴趣，但是部分朋友还是分不清数据治理和数据安全治理，所以今天，我们单独拿出一个篇幅，好好说说数据治理与数据安全治理的区别。
数据治理：搭好体系框架，是数据治理成功的关键
数据治理的框架体系是指一套结构化的方法和原则，用于指导组织在数据管理和数据资产管理方面的活动。它提供了一种系统化的方法，帮助组织规划、实施和监督数据治理，以确保数据的质量、安全、可用性和合规性。
