数据治理关键字列表
制药行业正面临AI革命，AI将加速药物发现、优化供应链等，但85%的AI项目因数据问题失败。
随着AI的兴起，医疗数据治理变得愈发重要。本文分析了AI使医疗数据治理更加复杂的原因，包括数据集更新、消除偏见和明确责任等挑战。
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。
在AWS re:Invent大会上，美国军方领导人阐述了国防部在数据素养、数据治理、数据运营化和安全共享方面的努力。
尽管AI和分析技术的使用日益增加，但大多数企业在数据治理方面仍然面临挑战，这一问题并未变得更简单。
根据 Allianz 的报告，2024年上半年，大额网络索赔（超过100万欧元）频率增加了14%，其中三分之二涉及数据和隐私泄露。
目前，金融数字化浪潮席卷全球，数据已经成为金融业新的生产要素。作为服务实体经济的重要支撑，我国金融业正步入数字化转型的关键阶段。用数据决策、用数据创新逐渐成为金融业的共识。如何加强金融数据治理?如何推进金融科技变革?记者就有关问题采访了业内人士。
在数据治理领域，贵人鸟采取了多项具体举措，旨在确保数据的准确性、一致性和安全性。薛灵敏表示，“我们深知统一的数据标准是数据治理的基石，因此，我们致力于统一公司各系统内数据的定义、格式和标准，杜绝数据歧义和编码不一致的现象，从而保障数据的一致性和可理解性。
创维集团信息总监宁江在接受企业网D1Net采访时提到：“如今，站在数字化转型的全局之下回顾过去几十年的信息化建设，似乎建了很多烟囱，系统之间、流程之间不能共享数据，孤岛林立。不同时期有不同时期的特征，都有其合理性和必要性，如今再来解决这些问题为时未晚。
GenAI正在改变企业管理和利用非结构化数据的方式，这类数据包括文档、照片、视频等，尽管数量庞大却长期难以驾驭。
创维集团信息总监宁江在接受企业网D1Net采访时提到：“如今，站在数字化转型的全局之下回顾过去几十年的信息化建设，似乎建了很多烟囱，系统之间、流程之间不能共享数据，孤岛林立。不同时期有不同时期的特征，都有其合理性和必要性，如今再来解决这些问题为时未晚。
数据治理是有效进行数据管理的关键，包括质量、安全性和实用性方面的实践，它建立秩序、透明度和信任，定义角色，实施标准化流程，并利用技术，它在当今数据驱动的环境中至关重要，可防范风险、促进协作并支持自信、创新的决策。
德国车企原数据部负责人历娜：甲方大数据成功之基石 数据治理与信息安全
某世界500强德国车企原大数据部负责人历娜博士在演讲中基于国际化的经验分享了数据治理和信息安全的重要性，以及如何在企业中成功实施这些措施。
目前，金融数字化浪潮席卷全球，数据已经成为金融业新的生产要素。作为服务实体经济的重要支撑，我国金融业正步入数字化转型的关键阶段。用数据决策、用数据创新逐渐成为金融业的共识。如何加强金融数据治理?如何推进金融科技变革?记者就有关问题采访了业内人士。
在不断变化的金融服务行业中，数据不仅驱动决策，还确保符合严格的监管标准，因此，强大的数据治理的重要性不言而喻，有效的数据治理确保金融机构中的数据保持准确、一致和安全，这对于维护透明度和问责制至关重要。数据治理的管理不善可能导致重大后果，包括因不符合GDPR等监管规定而被重罚。
对于各类企业而言，数据已经成为一项重要的战略资产，对于做出快速决策、提升客户满意度、提高运营效率和利润至关重要。
数据治理软件可以帮助公司管理治理计划，本文介绍了16个重要的治理工具的主要特性和功能。
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