金融行业的数字化使高级分析、机器学习、人工智能、大数据和云等技术能够渗透并改变金融机构在市场上的竞争方式。大公司正在采用这些技术来执行数字化转型、满足消费者需求并增加盈收。

数据治理本质是盘点数据资产、治理数据质量，实施数据全生命周期的管理，根据不同的项目特点，会用到不同的技术或工具。

AI领域当中，也存在非理性繁荣！

人工智能是个几乎万能的工具，关键是你能不能熟悉运用它的技巧，为它找到在你的领域里的运用空间。

互联网时代，一切基于数据。

​随着大数据、互联网技术的不断发展，大数据应用普及的范围也在不断扩大。大数据应用的普及，使蕴藏于海量数据中的价值得到运用，很多事情变得越来越便利，这种情况在企业的表现尤为明显。今天小编会以大数据产品体系中BI工具为例，和大家一起探讨一下，企业级BI工具应该如何设计。

数据安全要求日趋规范与严格、数据环境复杂变幻，对企业来说，做好数据安全治理迫在眉睫。

众所周知，大数据、云计算等新一代信息技术作为重要的基础性战略资源，正引领着新一轮的科技创新和变革，带来新的政府治理理念，同时也必将为未来政府治理结构、治理方式和治理过程带来新的机遇。

随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术在数字经济中广泛运用，数据要素已成为引领中国高质量发展的一个新引擎。但随之而来， 数据的分布式存储、多渠道流转、多业务共享已成为常态，数据活动场景复杂性增大，新的信息安全风险点由此延伸。