2024年12月31日，全国高新技术企业认定管理工作领导小组办公室发布了《对北京市认定机构2024年认定报备的第四批高新技术企业进行备案的公示》，“笃威尔数字技术”凭借在大数据服务行业卓越的技术实力、持续的创新能力和深厚的行业积淀，正式通过了国家高新技术企业认定!
摘要：数据质量管理是指确保数据在整个生命周期中保持高质量的过程，其涉及数据的准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性和有效性等方面。进行数据质量管理的目标是为了全面提升数据质量，最大化释放数据在使用中的价值，以数据为支撑，赋能各类实体业务。
摘要：数据治理是实现数据价值最大化的关键过程，能够提升数据质量、保障数据安全，确保数据的可用性、易用性和高效性。那么该如何进行数据治理呢?有效的数据治理通常需要遵循现状评估、战略规划、方案制定、建立组织、实施执行、监测优化及安全防护等步骤流程。
数据质量是指数据在其生命周期内满足特定业务需求和使用目的的程度，高质量的数据可以精准反映现实世界，能够为决策提供可靠支持。数据质量具有准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性和有效性等特征，即数据质量的六大评价标准。
由于源数据质量参差不齐、孤岛现象凸显、缺乏管理机制、存在安全隐患，数据在应用过程中出现了数据找不到、数据看不懂、数据流不动、数据不可信、数据不可控等连锁问题，导致数据价值无法释放发挥，面临这样的困境，要想破局，就需要实施数据治理。
近年来，随着大数据、人工智能等新一代信息技术的高速发展，数字化浪潮席卷全球，金融业作为数据密集型行业，以数据支撑决策、以数据防范风险、以数据驱动创新、以数据优化业务已成为金融业的共识，如何加强金融数据治理也成为推进金融科技变革的关键举措。
当下，许多企业面临着数据孤岛、数据质量低下、数据利用率不高等问题，导致大量“沉睡”的数据未能发挥其应有的价值，有效的数据治理则能够提升数据质量、促进数据整合与共享、保障数据安全与合规，成为了企业解锁数据宝藏的钥匙。
随着新一代信息技术的突飞猛进和数字经济的蓬勃发展，数据已经成为企业提升市场竞争力的关键生产要素，企业对数据质量、合规性、安全性的要求也越来越高，数据治理的重要性愈发凸显，通过数据治理能够提升企业数据的准确性、完整性、安全性和合规性，帮助企业提升决策质量，优化业务流程，增强市场竞争力，实现可持续发展。
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