在数据管理方面，有两类数据，需要政企重点关注，第一个是元数据管理，它是对所有数据进行定义，标准和划分，赋予数据意义，元数据管理是我们数据管理的基石。

随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术在数字经济中广泛运用，数据要素已成为引领中国高质量发展的一个新引擎。但随之而来， 数据的分布式存储、多渠道流转、多业务共享已成为常态，数据活动场景复杂性增大，新的信息安全风险点由此延伸。

众所周知，电力行业在“发、输、配、用、调度”等全过程都有大量的有价值的数据产生，而这些数据对于电力企业盈利与控制水平的提升有较高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率提高10%，便可使电网提高20-49%的利润，因此电力大数据是电力企业的重要资产。

众所周知，电力的稳定关乎国计民生，关乎整个社会的安全，比如在日常生活中，插上插头，轻轻拨动开关，空调、冰箱等电器就开始运转，这小小的开关背后是由发电、变电、输电、配电和用电等环节组成的庞大复杂的电力系统。

近几年来，医疗机构的数字化进程明显加快，机构内的信息系统越来越多、电子病历不断普及、各方面业务的数字化基本实现……与之相伴随而来的，是海量待挖掘应用的数据。

众所周知，大数据、云计算等新一代信息技术作为重要的基础性战略资源，正引领着新一轮的科技创新和变革，带来新的政府治理理念，同时也必将为未来政府治理结构、治理方式和治理过程带来新的机遇。

数字化转型到底是什么？为什么失败率这么高？今天来和大家分享下数字化转型的失败原因，以及三大破局思路和四点建议。

数据安全要求日趋规范与严格、数据环境复杂变幻，对企业来说，做好数据安全治理迫在眉睫。

未来企业的竞争就是生态圈的竞争。供应商和客户作为一个企业在生态圈中的上游和下游，企业对二者信息是否能够有效整合，以及是否能够在企业内部畅通无阻的共享应用，直接关系到企业在市场竞争中的地位。而要实现上下游的打通，方便企业内部相关业务的运转以及信息流通，做好客商主数据的管理至关重要。

数据正重塑着经济与社会。从生产到生活，从工业到服务业，从产业端到消费端，越来越多的东西呈现出了数据化的态势，数字已经开始重新定义一切。

今天给大家分享一下如何进行数据治理，“ 数据质量的治理，是数据治理的主要内容之一。数据质量的全面评价，是数据质量治理的准绳。”

伴随着数字化、互联网及智能技术大规模应用于工业生产，先进制造业对廉价劳动力的依赖已大大下降。多年来，中国制造业一直处于经济高速发展的快车道中，受益于不断开拓的“增量”市场。

五大数据治理误区,直接影响你的数据治理成果！

金融行业的数字化使高级分析、机器学习、人工智能、大数据和云等技术能够渗透并改变金融机构在市场上的竞争方式。大公司正在采用这些技术来执行数字化转型、满足消费者需求并增加盈收。

电商分析的最终目的是收集数据，了解客户，优化产品和流程，以满足直到超越用户的期望，最终帮助企业提高市场占有率和核心竞争力。