数据治理

在进行数据治理的过程中，遇到了两个挑战：第一，数据多而分散，质量参差不齐，数据治理难度大；第二，不同粒度的数据难以有效融合，数据价值被低估。而这些挑战一直会存在，不断出现，主要三个方面的现实原因。

一个有效的公司治理结构，一定要使得最具有企业家精神的人去掌控公司，并且有积极性去创新，去创造，而不是仅仅选一些不会腐败的人就可以。

中国社会科学院大学教授、年会主席团主席江小涓教授以《数据的经济学分析：要素、产业和市场》为题进行了主旨演讲。本文根据江小涓教授现场发言内容整理。

打通业务与应用系统建设壁垒是数据治理的关键。数据架构作为统一业务数字化所需数据语言及操作手段的重要方式，是业务与应用系统建设的桥梁。

推动数据基础设施建设，为我国数据事业发展贡献力量。

中冶宝钢于2021年6月发布《中冶宝钢“十四五”产业数字化转型规划》，而数据治理是数字化转型中的关键步骤，对数字化转型的成败起着承上启下的关键性作用，是有效管理企业数据的重要举措，为此公司制定并发布了《中冶宝钢数据治理规划（2022-2025）》。

在数字化转型中，企业怎样做好数据治理，又怎样以数据为中心优化业务呢？

损害控制：解决数据泄露后的声誉损害

预测分析可帮助软件开发人员对未来的软件更改做出明智的决策，以确保无缝的客户体验。