数据治理是指围绕数据的可用性、一致性、安全性和合规性，建立起的一整套组织制度、流程规范与技术手段，确保数据在全生命周期内的高质量管理与有效使用。它涵盖数据标准、元数据管理、数据质量、权限控制等关键环节，是企业实现数字资产化和数据驱动决策的基础保障。本栏目系统梳理数据治理的理论体系与落地实践，助力企业构建统一、高效、可信的数据管理能力。
在中国大城市，每天有数千万辆车在路上穿行，交通管理部门要实时掌控每一条道路的流量、事件和异常。你有没有想过，这背后其实是海量的交通数据在“奔腾”？但现实却是，数据分散、标准不一、治理难度大，常常让交通行业的数字化转型“卡壳”。据《中国城市交通发展年度报告（2023）》统计，全国90%以上的交通数据在采集、存储、流转、应用等环节都存在结构不统一、接口不兼容、安全合规难以把控等问题。你是不是也曾在交通
在中国，交通行业每天产生的数据量高达数十亿条，无论是城市公交、地铁、道路监控还是高速公路，数据像血液一样流动着。你是否想过，这些海量交通数据如果缺乏有效审计和合规监管，会带来怎样的风险和挑战？一方面，数据泄露、篡改、滥用的风险像暗流一样潜伏，影响着运营安全和用户权益；另一方面，合规压力与日俱增，决策者亟需数据支撑，但数据真实性却难以保障。对于交通行业的管理者来说，交通数据审计已不再是选项，而是数字
每天有数以亿计的车辆在高速公路、城市道路穿梭，交通监控摄像头、ETC门架、信号灯和各类传感器正源源不断地产生着庞大的数据流。你或许很难想象，这些数据背后，隐藏着影响城市安全、交通调度、事故还原、政策决策乃至司法公正的关键线索。可现实中，许多交通管理者却为“数据丢失”“查找无门”“合规风险”头疼不已——一旦某段时间的数据归档流程不规范，轻则追溯困难，重则面临监管问责。如何科学、高效且合规地归档交通数
你知道吗？据《2023中国城市交通大数据报告》显示，国内一线城市每天产生的交通数据量高达TB级，数据涉及道路运行、车辆轨迹、信号灯控制、公共出行、事故处理等方方面面。如此庞大的交通数据，不仅是智慧交通的“燃料”，更是企业数字化转型的核心生产力。但现实问题是：很多交通管理部门和企业在追溯数据血缘、实现数据治理合规时，却常常“无从下手”，甚至因数据源头不清、流转环节不透明而陷入合规风险。你是否也遇到过
你是否注意到，城市出行每一天都在被数据“重新定义”？据中国智能交通协会发布的《2023中国智慧交通发展报告》显示，国内交通数据总量已突破50PB，年增长率超40%。但令人吃惊的是，这些海量数据中，真正能被用来推动决策、优化运营的仅不到30%。对于交通行业管理者和技术人员而言，最大的挑战不是数据“有没有”，而是“用不用得上”。“我们有很多数据，但就是拿不出来用。”——这是很多交通行业信息化主管的真实
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