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。

有赞数据治理的精髓就是九个字：大质量、全成本、重运营，其中涉及的质量分、成本账单都有可借鉴之处！

数据清洗是指重复。多余的数据筛选和清除，完整地补充丢失的数据，纠正或删除错误的数据，最后整理成我们可以进一步处理和使用的数据。

本文介绍了Python中的Ydata-quality库如何应用于数据质量诊断，并给出数据实例进行详细的一步步解释。

每个有效的企业数据计划都离不开数据治理，也就是精心设计的政策，以明确职责、解决不同利益相关方之间的冲突，提供维护和扩展，保护敏感信息。

[图片] 分享嘉宾：李清华 贝壳 资深产品经理 编辑整理：赵敏 出品平台：DataFunTalk 导读： 数据治理经过多年的沉淀，积累了比较完善的理论体系；但是落地时候，治理范围如何聚焦，数据产品如何定位、具象设计和推广运营，不同公司有着不同的设计实现。本文会结合贝壳找房近两年的业务数据中心建设经验 ....

伴随着数字化、互联网及智能技术大规模应用于工业生产，先进制造业对廉价劳动力的依赖已大大下降。多年来，中国制造业一直处于经济高速发展的快车道中，受益于不断开拓的“增量”市场。

今天给大家分享一下如何进行数据治理，“ 数据质量的治理，是数据治理的主要内容之一。数据质量的全面评价，是数据质量治理的准绳。”

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。

来自 http://tech.it168.com/a2014/1231/1695/000001695214.shtml 近两年，“大数据”已成为业界和学术界舌尖上的热词，从央视的春…

近几年来，医疗机构的数字化进程明显加快，机构内的信息系统越来越多、电子病历不断普及、各方面业务的数字化基本实现……与之相伴随而来的，是海量待挖掘应用的数据。

众所周知，电力行业在“发、输、配、用、调度”等全过程都有大量的有价值的数据产生，而这些数据对于电力企业盈利与控制水平的提升有较高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率提高10%，便可使电网提高20-49%的利润，因此电力大数据是电力企业的重要资产。

本文将基于我们对数据标准的理解，阐述标准的建立并依据标准的建立内容和流程来设计的标准管理产品的介绍以及标准在数据治理过程中的具体实践，希望与大家碰撞出新的认识。

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。

在数据管理方面，有两类数据，需要政企重点关注，第一个是元数据管理，它是对所有数据进行定义，标准和划分，赋予数据意义，元数据管理是我们数据管理的基石。

[图片] 分享嘉宾：屈世超 快看 数据开发负责人 编辑整理：许友昌 浙大中控 出品平台：DataFunTalk 导读： 快看在过去经历了业务线以及每个业务线数据体量的极速扩张，我们的数据部门也因此在数据建设和治理方面面临了很多的问题和挑战，过去一年我们进行了闭环的数据治理实践，总结了一些经验，这次很 ....

[图片] 分享嘉宾：吴永明 阿里云 高级技术专家 编辑整理：Taylor 东南数据实验室 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着大数据的深入发展，数据越来越成为公司的重要资产，但围绕数据流的全链路管理工作细致且技术复杂，数据的治理越来越成为DT时代数据资产化、价值化的关键核心，该如何成体系地 ....

政府、企业想要释放数据的强大力量，必须提供准确、可靠、及时的数据。睿治帮助政府和企业有效管理数据，以避免因数据价值得不到很好体现而对政府和企业造成负面影响，进而帮助企业提高竞争力，为政府和企业提供更优质、更及时、更完整的数据，让其在政务管理和经营市场中脱颖而出。

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。

运用大数据平台和大数据技术不仅可以帮助企业提升生产力，更可帮助政府部门在城市的公共管理中提升效率、提高管理水平。