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在网络攻击愈发复杂、AI系统对数据需求激增的背景下，企业亟需新的数据管理方式。可持续数据管理强调在数据全生命周期中以负责任、合乎伦理的方式进行治理，不仅能优化存储与处理，提升安全性与合规性，还能降低能耗和碳足迹，助力企业实现ESG目标。
随着大数据、AI和自动化深入渗透，石油的勘探、运输、炼制和销售正被全面重塑。数字化转型不仅帮助企业降低成本、减少停机、提升安全，还让它们在应对价格波动和减排压力时更具韧性。
在数据复杂性与监管压力双重加剧的背景下，企业的数据管理正迎来范式转变。由智能体驱动的新一代“数据管理员”，正在重塑数据质量、元数据、主数据和数据保留等核心环节：它们不仅能自动化执行剖析、修复、分类、归档等任务，还能跨系统协同，主动发现问题并优化策略。
在数据驱动的时代，高质量的数据是企业成功的根基，但若缺乏科学治理，数据价值便无从释放。企业需要构建与业务目标紧密结合的数据治理框架，明确角色职责，监控质量，强化安全与合规，并通过“速赢”项目和可见成果来证明其价值。
许多企业错误地认为，仅靠技术解决方案就能克服数据治理挑战，这种过度依赖往往掩盖了人为因素（如管理和问责制）的重要性，有效的数据治理需要工具、流程和人员之间的平衡，以实现对数据的真正控制。
谷歌等机构的研究越来越发现，在训练行为模型时，数据质量比数量更为重要。
将AI与数据治理相结合，能够帮助企业快速行动、保持合规，并切实从AI中获取预期价值。
通过分析历史数据、市场趋势和运营模式，预测模型能够以惊人的准确度预测未来场景，这些洞察力对于提前规划至关重要。
从数据孤岛到AI就绪：用AI+大数据重塑百年建筑巨头的战略与实践
本文讲述了一位领导者如何打破数据孤岛，构建统一的企业数据战略，并促进团队多样性的故事。
随着2024年数据管理成果的回顾与2025年业务计划的展望，现代数据治理再次被确立为成功数据战略的核心。
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