DataFunSummit：2022年数据治理在线峰会-核心PPT资料下载

一、峰会简介

数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁能根据什么信息，在什么时间和情况下，用什么方法，采取什么行动。

数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管，而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。

本次峰会包含：全链路数据治理、数据治理与安全、数据接入与集成、数据可观测性、数据资产管理、金融/保险数据治理实践、互联网数据治理实践、交通/物流数据治理实践等。

一、数据治理的发展趋势

1. 数据治理的重要性和必要性得到了更广泛的认同。随着数字化转型的加速，数据成为企业的重要资产，数据治理成为企业核心竞争力的重要组成部分。
2. 数据治理技术的发展日新月异，新兴技术如人工智能、区块链等为数据治理带来了新的机遇和挑战。
3. 数据治理的实践和理论在不断完善和深化，从传统的数据管理到现代的数据驱动决策，数据治理的角色和价值正在发生变化。

二、数据治理的核心内容

1. 数据质量管理：如何确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，提高数据质量，减少数据错误和冗余。
2. 数据安全与隐私保护：随着数据泄露和隐私侵犯事件的频发，数据安全与隐私保护成为数据治理的重要议题。
3. 数据架构与设计：如何构建合理的数据架构，规范数据模型，实现数据的标准化和统一化。
4. 数据流程管理：如何制定高效的数据流程，实现数据的采集、存储、处理、分析和应用等环节的有序进行。
5. 数据文化培养：倡导数据意识，培养数据思维，提高全员的数据素养，形成良好的数据文化氛围。

三、数据治理的最佳实践

1. 金融行业的数据治理：以金融行业为例，探讨如何建立完善的数据治理体系，提高金融业务的合规性和风险控制能力。
2. 制造业的数据治理：针对制造业的特点，分享如何实现生产数据的标准化和规范化，提高生产效率和产品质量。
3. 医疗健康领域的数据治理：针对医疗健康领域的数据特点和应用需求，探讨如何保障患者隐私、确保数据安全的基础上，实现数据的共享和应用。
4. 公共服务领域的数据治理：以公共服务领域为例，分享如何整合各部门的数据资源，提高政府决策的科学性和公共服务的质量。
5. 互联网行业的数据治理：针对互联网行业的数据爆发式增长的特点，探讨如何有效管理和利用大数据，挖掘商业价值。

四、新兴技术在数据治理中的应用

1. 人工智能在数据治理中的应用：利用人工智能技术进行数据清洗、分类、预测等方面的工作，提高数据治理的自动化和智能化水平。
2. 区块链技术在数据治理中的应用：区块链技术的去中心化、可追溯等特点为数据治理提供了新的解决方案，有助于保障数据的真实性和可信度。
3. 大数据分析在数据治理中的应用：利用大数据分析技术对海量数据进行处理和分析，挖掘数据的潜在价值，为决策提供有力支持。
4. 云计算在数据治理中的应用：云计算为数据治理提供了弹性的资源支持和高效的数据处理能力，有助于降低数据治理的成本和提高效率。

五、未来展望与挑战应对

1. 未来展望：随着技术的不断进步和社会需求的变化，数据治理将迎来更多的发展机遇和挑战。未来需要不断创新和完善数据治理的理论和实践，以适应时代的发展。
2. 挑战应对：面对新兴技术的冲击和日益复杂的数据环境，需要加强跨学科合作、培养专业人才、建立完善的法规体系等措施来应对挑战。

二、峰会核心资料清单

三、峰会核心资料截图示例

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