企业在日常运营中产生的海量数据藏有潜在的巨大价值。这些数据资产如果得到妥善评估和有效利用，能极大提升企业的决策质量、优化业务流程、增强客户体验，并在激烈的市场竞争中占据有利地位。尽管数据资产的重要性日益凸显，许多企业在如何评估数据资产价值及如何将这一价值转化为实际竞争力方面仍面临诸多挑战。
“数据结构”是计算机科学与技术专业、软件工程专业甚至于其它电气信息类专业的重要专业基础课程。它所讨论的知识内容和提倡的技术方法，无论对进一步学习计算机领域的其它课程，还是对从事大型信息工程的开发，都是重要而必备的基础。
数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部的知识和意见，通过将流程、策略、标准和组织的有效组合,对企业的信息化建设进行全方位的监管，需要企业高层的授权和业务部门与IT部门的密切协作。目标是保证数据的有效性、可访问性、高质量、一致性、 可审计和安全性。
为深入贯彻落实《中共中央 国务院关于支持深圳建设中国特色社会主义先行示范区的意见》《国家数字经济创新发展试验区实施方案》《深圳市建设中国特色社会主义先行示范区的行动方案（2019—2025年）》等文件精神，抢抓数字经济产业密集创新和高速增长的战略机遇，加快推动我市数字经济产业创新发展，着力打造国家数字经济创新发展试验区，制定本实施方案。
根据结果显示，89%的中小企业处于数字化转型探索阶段，8%的中小企业处于数字化转型践行阶段，自动化和可视化特征显著。仅有3%的中小企业处于数字化转型深度应用阶段。
在一个困难的时候，对变革的积极性会高一点，因为人在顺的时候不太容易改变，如果遇到了困难，就有变的需求，意识和动力了。在经济困难的时候，更要先医后药，先软后硬，小步快跑，因为这个时候活下去是第一位的，着手立刻去做，去做目前能改变效应的事情，再循序渐进。
今年年初，一场突然暴发的新冠肺炎疫情迫使所有企业开始重新审视数字化转型的重要性。为了应对疫情的冲击，各大企业纷纷开启了线上办公模式，启用了在线协作以及数字化销售渠道等工具和替代方案，而这些动作无疑加速推动了企业数字化变革的进程。
我国工业互联网与实体经济的融合持续深化，正由理念倡导走向垂直深耕阶段。近期，我们对石化行业进行调研，调研发现石化行业存在设备管理不透明、工艺知识传承难、产业链上下游协同水平不高、安全生产压力大等痛点，亟需加快基于工业互联网平台的数字化转型步伐。
以数字经济为代表的新经济，在当今代表着发展前沿、发展方向、发展趋势和发展未来。新经济，意味着需要与之相适应、相配套的新型基础设施。近期以来，关于新型基础设施建设成为各界广泛热议的话题。这里，拟从五个维度深刻理解“新基建”的内涵与深义。
企业中的数据专业人员（如：开发人员和数据科学家）都是数据管理与治理中的关键成员。尽管我们在认识上已经把数据提升到了战略资产的高度，但仍需要转变思想认识到数据治理的重要性。通过数据治理，构建合理的组织架构，组建数据治理团队，可以更好地促进数据的使用和价值体现。而不仅仅是规避监管带来的风险。
2019年中央经济工作会议指出，要大力发展数字经济，提升产业基础能力和产业链现代化水平。在当前国内国外的新形势下，以低端制造业参与全球分工的模式难以为继，提升产业链现代化水平需要参与附加值较高的创新环节，融入全球创新链。与此同时，以人工智能、大数据等为核心的新兴信息技术正在快速发展，新一轮科技革命和产业革命呼之欲出。借助数字经济发展的契机，推动本土产业链数字化转型，围绕产业链部署创新链将成为新的发展趋势。
随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用，传统的数据仓库模式，在快速发展的企业面前已然显得力不从心。数据湖，是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统，已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析，可以加速从数据到价值的过程，打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件，同时数据治理是一个持续性过程，也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合，落地场景将不断创新，数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。
当前，新一轮科技革命和产业变革蓬勃发展，人工智能、大数据、区块链等新一代信息通信技术与实体经济部门的融合发展，为经济社会带来了新机遇、注入了新动能、开辟了新蓝海。实体经济是大国的根基，制造业是实体经济的主战场，其数字化、网络化、智能化发展作为第四次工业革命的主要特征和发展趋势，日益成为各国推动经
2020年一季度，银行业经受住了新冠疫情的冲击，整体业绩实现超预期增长。但值得关注的是，中小银行的营收增速已现负增长，未来还将面临“大考”。
信息作为一种资产，目前还处在“早期使用”阶段，这就意味着，如果企业能够专注于数字转型，就可以让自己在竞争当中脱颖而出，成为行业领先者。因此，数据与分析的战略优先地位不容置疑。
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