数据处理是确保数据符合内部标准和外部法律法规的过程。良好的数据处理框架包括数据安全、数据质量、数据目录和元数据管理。
生成人工智能（GenAI）和大语言模型（LLMs）重塑我们的生活、工作和商业模式。随着人工智能实现更自然的人机交互，使用这些技术的公司必须优先考虑有效的数据管理，才能真正获得竞争优势。
元数据管理是数据管理的重要组成部分，它涉及数据(即元数据)的管理，包括数据的来源、使用、管理和质量信息。
根据政府官方公开信息披露，自2024年年初以来，新一轮地方政府机构改革以来，至少有23个省级单位的数据管理机构以新机构的名义揭牌或正式开展外部活动，江苏省数据局、四川省数据局、内蒙古自治区政府服务和数据管理局、上海市数据局、云南省数据局、青海省数据局、河北省数据和政府服务局、北京市政府服务和数据管理局、广东省政府服务和数据管理局、天津市数据局、福建省数据管理局、湖南省数据局、河南省数据局、湖北省数据局、浙江省数据局、辽宁省数据局、甘肃省数据局、海南省数据局、山西省数据局、陕西省数据和政府服务局、西藏自治区数据管理局、兵团数据局和江西省数据局。
在数据资产化过程中，建立健全的技术生态系统是实现数据价值最大化的关键。该生态系统涵盖了从数据收集和存储到处理、质量管理、治理和元数据管理的整个过程。每个链接都扮演着不可或缺的角色，我们将深入讨论这些组件。
数字营销领域经常提到三个概念：CRM、DMP和CDP。虽然这些术语不同，但它们都与数据管理和客户关系管理有关，对企业至关重要。下面我们将详细介绍这三个概念的含义和作用。
非常感谢。从数据管理到数据资产管理的演变，是中国基于数据管理的经典方法论和世界上最好的实践，是中国现代化实践过程中的科学管理创新和产业实践创新。五年前，信通研究院开始与行业合作，推动数据资产化理论研究和实践。今天，数据成分和数据资产进入表，形成了国家一级的制度规范。我们可以看到，这一领域有着非常可喜的发展。最后，我们发现数据资产管理的本质是数据管理。当然，有很多问题需要解决。更多的专家、用户和服务提供商需要加入生态系统，共同探索和创造。道路是阻碍和漫长的，行动是即将到来的。非常感谢。