数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数据治理体系是数据治理的组织结构、工作流程、数据规则、治理技术和治理工具等要素的集合，是数据治理的核心框架和运行机制。IBM提出的数据治理五域模型、德勤中国提出的数据治理体系框架、DAMA国际提出的DAMA-DMBOK等，这些框架基本包括了数据组织、数据战略、数据质量、数据标准、数据安全等关键要素，可以指导组织有效管理其数据生命周期并确保数据资产的价值和可持续性。
数据治理组织
数据治理需要企业通力协作，必须从上至下统筹，明确牵头主管部门，打破部门壁垒，细化相关部门职责，构建多部门共同参与的数据治理组织。目前已有部分企业成立了数据治理的专门机构，包括数据治理委员会、数据治理团队、业务专家团队等，形成权责清晰的统筹协调体系，做好数据战略、数据标准、数据治理等工作，确保数据治理落实成效。
数据战略
数据战略是为了实现企业数据治理目标而制定的高层次、全方位的长期行动计划。由于每个企业的业务战略不同，其数据治理战略也不同，因此不同企业的数据治理战略必须量体裁衣。在制定数据战略时，要以企业战略为基础、以业务价值链为模型、以管理应用为目标、以可执行的活动为步骤，并经过科学规划和设计，形成企业数据化运营的蓝图。
数据模型
数据模型是数据治理中的重要部分，合适、合理、合规的数据模型能够有效提高数据的合理分布和使用性，它包括概念模型、逻辑数据模型和物理数据模型，是数据治理的关键。在数字化转型过程中，企业需要根据不同业务场景设计合理的数据模型。
元数据
元数据的定义是“关于数据的数据”，元数据反映了数据的交易、事件、对象和关系等。元数据是数据治理的基础，在数字化转型中，企业需要收集整个数据生命周期中的各类元数据，建立统一的元数据库，如记录数据字段、数据源、数据标准、数据质量等元数据。通过有效的元数据管理，可以提高数据可访问性、可理解性和可重用性，加快数字化转型。
主数据
主数据是企业中最重要和核心的数据项，如管理数据、生产数据、客户数据、产品数据等，是支撑数字化转型的关键要素。企业在推进数字化之前，需要明确主数据范围和标准，规范主数据采集与处理流程，建立主数据共享机制，使主数据能够在企业各系统之间高效流动。同时，要强化主数据管理能力，保证主数据的真实性、完整性和时效性，为各业务决策提供支撑。
数据质量
数据质量的好坏直接影响数字化决策的准确性。要从数据采集、处理、存储等各环节进行治理，同时需要从多维度评估数据质量，如数据的准确性、完整性、一致性等。此外，要建立相应的监测和改进机制，定期检查数据质量，发现和修复数据问题。只有保证数据资源的质量，才能真正发挥出数字化转型的成效。
数据标准
数据标准是数据交换和共享的基础，数据标准的目标是设计一套标准体系，包括数据质量标准、数据操作标准、数据应用标准，形成一个可流通、可共享的信息平台。数字化转型需要制定统一的企业数据标准体系，明确各类主数据、辅助数据等的标准格式和规则，如业务数据标准、产品数据标准等，使得数据能在企业内部连通。同时，应参考行业标准和国家标准，与外部组织进行数据交互和兼容。
数据应用
数据只有应用才能发挥最大价值。数字化转型需要将数据有效应用于各个业务环节，如客户管理、产品研发、业务升级、营销分析等。企业需要搭建数据应用平台，支持数据的可视化、分析与挖掘，并根据业务需求研发数据模型，将数据转换为有价值的信息，实现数据对生产经营的预测与管理决策支撑，助力企业转型发展。
数据安全
在数字化转型期间，大量的敏感数据集中在各应用系统中，且在不同系统和网络间传输，面临安全风险，一旦关键数据泄露，会给企业造成不可逆的损失。因此，企业需要建立完善数据安全管控机制，对数据进行分类分级保护，同时采取技术措施防止数据泄露，如加密传输、数据网络安全控制等。
数据治理工具
数据治理需要多种工具软件支撑，包括以主数据为核心的套装软件、以数据资产目录为核心的数据资源管理工具、以元数据和数据模型为核心的数据中台，此外还有时序数据、数据交换等。随着大数据平台和工业互联网不断发展，数据治理平台日益丰富，主要有数据门户地图、主数据管理、数据指标、元数据管理、数据模型、数据交换与服务、数据资产管理、数据开发、数据质量管理、数据安全等工具。
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