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随着互联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展，数据已成为国家重要的战略资源，数据治理作为数据资产化的关键环节，其重要性日益凸显，当前，我国数据治理正处于转型升级的关键时期，以下将从数据资产化、合规化与智能化三个方面阐述当前数据治理的重点。
数据资产化
1、数据价值挖掘
数据资产化首要任务是挖掘数据价值，通过数据挖掘、机器学习等技术手段，对海量数据进行深度分析，提炼出有价值的信息，为决策提供依据，数据价值挖掘有助于企业提升核心竞争力，实现业务创新。
2、数据资产管理
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数据资产管理是数据资产化的核心环节，通过对数据资源进行分类、整合、存储、备份等操作，实现数据资源的有效利用，建立数据资产管理体系，确保数据资产的安全、合规、高效。
3、数据产品化
数据产品化是将数据资产转化为可销售、可服务的商品，通过数据可视化、API接口等方式，将数据转化为可直接应用于业务场景的产品，为用户提供便捷、高效的服务。
合规化
1、数据安全
数据安全是数据治理的重中之重，我国《网络安全法》等相关法律法规对数据安全提出了明确要求，数据治理过程中，要确保数据在采集、存储、传输、处理等环节的安全，防止数据泄露、篡改、破坏等风险。
2、数据隐私保护
数据隐私保护是数据合规化的关键，在数据治理过程中，要严格遵守《个人信息保护法》等相关法律法规，对个人信息进行脱敏、加密等处理，确保用户隐私不受侵犯。
3、数据合规审查
数据合规审查是确保数据治理合规的重要手段，企业应建立健全数据合规审查机制，对数据采集、存储、处理、传输等环节进行审查，确保数据治理符合法律法规要求。
智能化
1、数据治理平台
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数据治理平台是数据治理智能化的重要载体，通过整合数据治理工具、技术、资源，实现数据治理的全流程自动化、智能化，数据治理平台可提高数据治理效率，降低治理成本。
2、智能化数据治理工具
智能化数据治理工具是数据治理智能化的重要手段，通过引入人工智能、机器学习等技术，实现数据治理过程的自动化、智能化，如数据清洗、数据质量监控、数据安全检测等。
3、智能化数据应用
智能化数据应用是数据治理智能化的最终目标，通过将智能化数据治理技术与业务场景相结合，实现数据驱动的业务创新，如智能推荐、智能风控、智能客服等。
当前数据治理的重点在于数据资产化、合规化与智能化，企业应紧跟时代步伐，加强数据治理体系建设，提高数据治理能力，为我国数据产业发展贡献力量，以下是从三个方面对当前数据治理重点的详细阐述：
1、数据资产化
（1）数据价值挖掘：企业应充分利用大数据、人工智能等技术，对海量数据进行深度挖掘，提炼出有价值的信息，为业务决策提供有力支持。
（2）数据资产管理：建立完善的数据资产管理体系，对数据资源进行分类、整合、存储、备份等操作，确保数据资源的有效利用。
（3）数据产品化：将数据资产转化为可销售、可服务的商品，为用户提供便捷、高效的服务。
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2、合规化
（1）数据安全：严格遵守相关法律法规，确保数据在采集、存储、传输、处理等环节的安全。
（2）数据隐私保护：对个人信息进行脱敏、加密等处理，确保用户隐私不受侵犯。
（3）数据合规审查：建立健全数据合规审查机制，确保数据治理符合法律法规要求。
3、智能化
（1）数据治理平台：整合数据治理工具、技术、资源，实现数据治理的全流程自动化、智能化。
（2）智能化数据治理工具：引入人工智能、机器学习等技术，实现数据治理过程的自动化、智能化。
（3）智能化数据应用：将智能化数据治理技术与业务场景相结合，实现数据驱动的业务创新。
当前数据治理正处于转型升级的关键时期，企业应紧跟时代步伐，加强数据治理体系建设，提高数据治理能力，为我国数据产业发展贡献力量。
标签： #当前数据治理的重点
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