以数据流路径为主线，串联数据管理的各个模块 以更通俗易懂的方式清晰地描述每一个环节 结合具体案例，以实践为主导进行整理，使文章更具落地指导价值
数字化转型为企业提供了无与伦比的机遇，包括提高业务效率、捕获新的市场机会和更好地满足客户需求。然而，随之而来的是数据管理的挑战。数据量的爆炸性增长、数据多样性的出现和对数据实时性的需求使传统的数据处理方法不再适用。
认真对待数据管理需要一个特殊的组织。为了支持这一目标，我们决定将数据与IT部门分离，并将数据集中在整个公司的治理、业务和绩效议程上。然后我们决定设立两个职位：首席执行官和首席人工智能官。在以数据为中心的过程中，关键是努力在公司中拥有一个真实的数据源，使公司中的所有决策者都能轻松访问高质量的数据。
顾雷：一是开启了分级分类数据模式。《办法》要求数据处理者建立数据分类分类系统，梳理数据资源目录和识别分类信息，进一步划分数据敏感性和可用性，实现数据分类分类分类和密集级识别，更好地在整个过程数据管理中采取精细差异化的安全保护措施，如收集、存储、使用、加工、传输、提供、披露和删除各个环节，明确数据处理采取分级保护措施，细化风险监测、评估审计、事件处理等合规要求，强调数据处理应建立分级数据处理活动安全风险监测和报警机制，解决有意、无意数据泄露风险和敏感数据泄露，为API使用提供安全保障，有效应对数据处理活动中的各种安全风险。
顾雷：一是开启了分级分类数据模式。本办法要求数据处理者 建立数据分类分类系统，梳理数据资源目录和识别分类信息，进一步划分数据敏感性和可用性，实现数据分类分类分类和密集级识别，更好地采取收集、存储、使用、加工、传输、提供、披露、删除等全过程数据管理中的精细差异化安全保护措施，明确数据处理采取分级保护措施，细化风险监测、评估审计、事件处理等合规要求，强调数据处理应建立分级数据处理活动安全风险监测和报警机制，解决有意、无意数据泄露风险和敏感数据泄露，为API使用提供安全保障，有效应对数据处理活动中的各种安全风险。
基于先进的算法和数据结构，智达方通EPM系统采用超一流的多维数据库技术和产品，可以根据业务数据、消费者行为、能源偏好、系统利用率等关键指标提高整体工作效率，提高数据预测的准确性，实现更好的决策和资源分配。在促进企业数字化的同时，最大化业务价值，加强业务伙伴关系。利用智达方通新兴技术，企业可以克服上述与数据管理相关的挑战，实现更高的敏捷性和转化率。
数据同源是数据治理的核心观点之一。数据源是指在业务中首次正式发布数据的应用系统。经过数据管理专业组织认证，它被周围系统调用为唯一的数据源。通过明确公司在数据源建设和数据源使用方面的总体原则和要求，明确数据源的统一，以及跨过程和跨系统数据的独特性和一致性。其核心组成如下：
金融业是一个数据密集型行业，高度依赖数据。数据治理是确保组织数据资产被有效识别和梳理、分类和分级管理、有效和准确使用和安全释放价值的重要措施。有多种数据管理框架可以帮助金融服务机构识别、使用和持续管理数据。从下图的 DAMA 从数据管理框架可以看出，在试图控制数据时，必须考虑许多功能领域。数据治理计划将围绕所有数据功能制定数据策略、政策、标准和程序。
首先，对于数据流程，我们需要建立一套完善的数据管理系统和规范，包括数据收集、存储、处理、分析和报告。同时，还需要制定数据管理的组织结构和职责划分，明确各部门在数据管理中的职责和合作模式。