文章介绍了场景驱动的CMDB数据治理经验分享，包括专岗负责、流程保障、数据融合、场景驱动和闭环运营等方面。重点强调了规范化流程、任务责任明确、数字化看板等工作方式，以及技术治理场景的价值驱动和闭环优化。...(more)

数据治理是对有价值的数据资源进行协调和规范的过程，需要确权、标准化和全员数据意识觉醒。数据治理应从源头抓起，包括规范化、平台化资产化和消费侧反哺和闭环。数字化转型背景下，数据治理需要重视数据安全和数据质量，切勿贪大求全，需分阶段分步骤实现整体价值提升。主数据和...(more)

消除数据孤岛需从战略、技术和管理多方面协同发力，包括多源数据融合、明确责任权属、实施数据治理和打造数据服务等。

一、架构和应用并重，不可偏废谈到数据业务，过去肯定首先想到数据应用，不管是BI还是联机交易，亦或是大数据维度的应用，都是在考虑在应用层面实现数据的利用。但是，在当今这样一个趋势和大背景下，我们肯定要同时考虑数据业务的架构，中台架构无疑是非常重要的考虑。当然中台只是一个...(more)

湖仓一体化是数据架构设计的新概念，通过数据湖和数据仓库的打通和融合，实现数据流动和价值最大化。智慧湖仓架构实现了湖里和仓里的数据/元数据无缝打通，并且“自由”流动，为企业提供了海量业务数据的汇集和保存，以及各种数据服务的调用，用于BI、可视化分析、搜索、建模、特征...(more)

数据治理是企业数字化转型的必要环节，通过元数据、流程、策略、架构和技术的管控，实现数据生命周期管理，提升数据质量和可用度。未来数据治理将与数据平台架构紧密结合，依靠人工智能技术实现自动化管理和数据服务开放，同时确权成为数据治理的核心任务。...(more)

数据思维是企业利用数据的方法论，需要双向奔赴跨越技术和业务的鸿沟，同时注重数据质量和数据治理，才能实现数据生产力。

数据中台市场趋于理智，价值导向更明显；数据中台与数据治理相辅相成，需要统一思想、组织至上、模式适配、建章立制；数据治理的发展趋势包括业务牵引的精细化治理、全链路数据跟踪监测体系和数据质量基线、数据治理和数据平台一体化建设、DataOps数据开发治理一体化。...(more)

数据编织是一种强调自动化集成和智能编排的新数据架构理念，可增强企业数据管理能力，未来将广泛应用，需关注平台化和组件互操作性，克服云化基础设施带来的挑战，深度融合物联网和边缘计算。...(more)

数据治理关注数据来源、标准、安全等，实现唯一可信的数据来源。数据中台是实现数据治理的重要手段，目的是支持业务创新，促进数据价值实现。