基于企业数据管理系统的建设和应用实践，分析了数据管理系统建设对企业生产经营的意义，阐述了企业数据管理系统建设的整体技术结构和实施计划，总结了集团数据资产应用于人工智能智能服务的前沿实践经验。
集团企业数据管理系统主要建立数据访问、数据存储、数据收集层、数据开发和数据服务的运行管理机制，提供标准的数据规范系统和控制流程，实现数据资产变化和应用服务的总体目标。华阳集团企业数据管理系统建设理念如图2所示。
建立分层处理机制：在数据管理和处理方面，可以建立分层处理机制，即根据数据的不同特点和需要对数据进行分类、分域和分权管理。这种分层处理机制不仅可以使数据访问和操作更加安全、高效、可控，而且可以使数据共享和交换更加方便、灵活和可靠。
华阳集团的企业数据管理系统确保了业务数据的独特性、准确性和共享性，为企业业务应用系统和人工智能智能应用服务提供统一的源、接口和标准。
数据安全也是数据管理的亮点，关系到整个企业的合法合规红线。如何保证企业的数据安全？包括两个内涵:一是防止数据泄露；二是数据内部共享需要合规。
元数据管理是数据管理的重要组成部分。以元数据为起点的数据管理可以帮助企业更好地管理数据资产，澄清数据之间的关系，实现准确、高效的分析和决策；为数据集成、数据质量管理、数据处理集成、日常运行维护、数据安全管理和业务应用提供基本的能力支持。
2023年全国渔业统计研讨会最近在海南省海口召开。会议要求进一步推进渔业统计监测改革，研究建立现代渔业统计监测体系、渔业统计监督检查机制和源数据管理机制，畅通监测点数据收集和提交渠道，加强数据审计，促进渔业统计数字化转型。
仅凭感觉得出结论和决策是我们许多企业管理者的共同问题。因此，我们引入了一种特殊的控制方法来改变这一习惯，称为“数据流法”，以帮助企业养成数据管理的习惯。
数据管理是制定数据战略、完善数据政策、建立数据架构等高层次、规划性的数据管理活动。数据治理是一个从组织、规则和过程三个层面实现决策权和职责分工的系统，并通过一系列与信息相关的过程。数据治理是定义、存储、生成、处理和显示与企业相关的数据的管理活动，其最终目的是实现高价值的数据资产。
在当今快速发展的金融服务业中，数据管理和调度的复杂性日益增加。金融服务公司面临着多元化的挑战，不仅涉及技术层面，还涉及安全、运维和业务时间优化。
