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。
制造业的数据到底有多“值钱”？据《中国制造业数字化转型发展报告》显示，2023年中国制造业企业数字化渗透率已达67.8%，但真正实现端到端数据治理、让数据驱动决策的企业还不到15%。你可能已经感受到，工厂的信息化不再只是ERP或MES上线那么简单，数据被分割在各个系统、标准不一、质量难控，跨部门协作依然“掉链子”，这些问题直接影响到生产效率、成本管控乃至市场响应速度。此时，数据治理平台的价值变得前
2026年，智能制造早已不是“未来式”而是“现在进行时”。但令人意外的是，尽管国内90%以上的制造企业都已启动数字化转型，真正实现数据驱动决策、流程智能协同的企业却不足四分之一。大部分工厂主和IT负责人在谈起“数据治理”时，都会遇到这样的问题：“设备数据采集杂乱、业务系统割裂、数据质量难以保障、分析平台难以落地，投入了不少，但成效总觉得差点意思。”你是否也有类似感受？其实，这不是某一家企业的孤例，
2023年，工信部调研数据显示，超65%的制造企业在数字化转型过程中，最大短板集中在数据治理环节。一个常见现象是：高管层信心满满地上马“智慧工厂”，但半年后却发现数据孤岛林立、口径混乱、报表冗余、决策延迟，实际业务改善效果远低于预期。归根结底，制造业的数据治理框架没有打好底子，数字化建设注定事倍功半。这背后不仅是技术难题，更牵涉组织协同、流程再造和管理理念的深刻变革。倘若你正思考“制造业数据治理框
数据治理在制造业到底有多重要？据《中国制造业数字化转型白皮书（2023）》显示，70%以上制造企业在推进数字化转型过程中，最大的瓶颈并不是硬件升级，而是数据治理的落地。你是不是也碰到过数据孤岛、信息失真、系统对接难、数据价值挖掘不到位这些“老大难”？甚至，你有过引进了高大上的平台，结果却发现业务一线根本用不起来，数据治理工具选错了，后续的分析、决策统统打了水漂。制造业的数据治理工具选型，不仅关乎系
制造业数字化转型，已经不仅仅是“提高效率”那么简单。根据《中国制造业数字化转型白皮书（2023）》，中国制造业数字化渗透率已突破60%，但数据孤岛、质量管控难、供应链协同低效等问题依然困扰着大量企业。尤其是在2026年，随着智能制造升级、工业互联网全面普及，对数据治理平台的需求变得极为苛刻——不仅要打通海量设备数据，还要深度支持制造流程、实现数据驱动的实时决策。此时，很多企业会问：睿治数据治理平台
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