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。
根据主数据管理实施的复杂程度，可以把主数据管理可以分为五个层次，从低到高反映了主数据管理(MDM)的不同成熟度，下面是IBM的一个评估模型：
Level 0 ：没有实施任何主数据管理(MDM)，意味着企业的各个应用之间没有任何的数据共享，整个企业没有数据定义元素存在。
Level 1 ：提供列表，Level1比Level 0的不同就是，各个部门虽然还是独立维护各自的关键数据，但会通过列表管理维护一个松散的主数据列表，能够向其他各个部门提供其需要的数据。Level 1依赖于人的协作，当数据量比较大时，数据维护的成本会变的很高，效率也会很低
Level 2 ：同等访问(通过接口的方式，各个系统与主数据主机之间直接互联)，Level 2与Level 1相比，引入了对主数据的(自动)管理。通过建立数据标准，定义对存储在中央知识库中详细数据的访问和共享，为各个系统间共享使用数据提供了支持，也就是说一个应用可以调用另一个应用来更新或刷新需要的数据。
Level 3 ：集中总线处理，与Level 2相比，Level 3打破了各个独立应用的组织边界，使用各个系统都能接受的数据标准统一建立和维护主数据(Level 2的主数据主机上存储的数据还是按照各个系统分开存储的，没有真正的整合在一起)。集中处理意味着为MDM构建了一个通用的、基于目标构建的平台。
Level 4 ：业务规则和政策支持，相对于Level 3，Level 4将主数据的业务规则进行集中管理，并跟各类业务流程进行集成，在确保数据准确性的前提下可以支撑规则的动态变更。比如，如果一个商店经理更新一个产品的价格，总线系统需要能够和一个可信系统(比如，商品管理系统)进行协商以便使规则生效，也就是”一点更改，全局生效“。
Level 5 ：企业数据集中，总线和相关的主数据被集成到独立的应用中，主数据和应用数据之间没有明显的分隔，他们是一体的。当一个有权限的应用系统更新一个数据值时，公司内所有的系统实时反映这个变更，也就是”一点更改，实时生效“。
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：
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