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。
一、企业做数据治理的目标
（1）可持续发展（Sustainable）
治理程序必须富有吸引力。它不是以一个项目作为终点，而是一个持续的过程。需要把它作为整个组织的责任。可持续的数据治理依靠于业务领导、发起者和所有者的支持。
（2）嵌入式（Embedded）
数据治理不是一个附加管理流程。数据治理活动需要融合软件开发方法、数据分析应用、主数据管理和风险管理。
（3）可度量（Measured）
数据治理做得好有积极的财务影响，但要证明这一影响，就需要了解起始过程并计划可度量的改进方案。
二、企业做数据治理的原则
（1）领导力和战略（Leadership and Strategy）
成功的数据治理始于远见卓识和坚定的领导。数据战略指导数据管理活动，同时由企业业务战略所驱动。
（2）业务驱动（Business-driven）
数据治理是一项业务管理计划，因此必须管理与数据相关的IT决策，就像管理与数据有关的业务活动一样。
（3）共担责任（Shared Responsibility）
在所有数据管理的知识领域中，业务数据管理专员和数据管理专业人员共担责任。
（4）多层面（Multi-layered）
数据治理活动发生在企业层面和各地基层，但通常发生在中间各层面。
（5）基于框架（Framework-based）
由于治理活动需进行跨组织职能的协调，因此对数据治理项目必须建立一个运营框架来定义各自职责和工作内容。
（6）原则导向（Principle-based）
指导原则是数据治理活动、特别是数据治理策略的基础。有时原则可以从具体策略通过逆向工程反推得到。然而最好把核心原则的阐述和最佳实践作为策略的一部分工作。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
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。
数字化转型网数据专题包含：
1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
