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数据治理：技术驱动的智能化管理新路径
党的十九届四中全会《决定》提出，通过互联网、大数据、人工智能等技术手段优化政府职责体系，数据作为基础技术手段的应用已成为推动行政管理智能化的关键要素。本文将围绕数据治理的现状、技术支撑以及实际应用场景，深入探讨数据治理在政府部门、军队军工及大型企业中的重要价值。
数据治理的内涵与目标
数据治理并非一个统一的标准定义。IBM的观点认为，数据治理是一种质量控制机制，用于规范信息管理流程；而DGI则强调，数据治理涉及决策权和职责的分配。总体而言，数据治理旨在通过提高数据质量、降低风险，实现数据资产的最大化价值。这包括构建灵活标准化的数据接入体系、规范化流程化的数据处理体系、精细化的数据治理体系，以及统一调度的信息共享服务体系。
数据治理的职能体现在对数据资产的管理与决策指导上。其核心在于数据资产管理的决策权分配和职责分工，确保数据资源的高效利用与安全管理。
数据治理面临的现状挑战
目前，数据治理在多个方面仍面临诸多挑战：
信息协同受阻：数据基础薄弱，标准混乱，数据质量参差不齐，数据孤岛问题严重，阻碍数据共享与业务协同。
智慧场景缺失：数据应用主要集中在初期场景（如舆情感知、辅助决策），应用深度不足，场景缺失明显。
数据治理认知模糊：组织缺乏有效的数据管理模式，难以实现数据服务与应用的合规指导，未能找到释放数据价值的最优路径。
数博数据治理平台：技术赋能的方案选择
数博平台通过多源异构数据采集融合、存储组织与分析技术，满足政府部门、军队军工及大型企业的业务信息管理需求。其核心功能包括：
支持特征：
应用场景：
数据治理的价值体现
"人工智能，数据先行"。人工智能的魅力在于最大化产品与服务价值，但这离不开庞大而宝贵的数据资产。数据治理通过规范化管理，建立统一的数据标准，提升质量，实现数据共享与资源整合，从而推动组织信息化与智能化水平的提升。
结语：数据治理是技术赋能的关键环节，其核心在于建立科学的管理体系和高效的服务模式。通过数博平台等技术手段，政府部门、军队军工及大型企业能够实现数据资产的有效管理与服务，推动业务智能化发展。
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