47页PPT | 智能化实践与未来趋势：模态数据融合治理实践解决方案（附下载）

摘要：模态数据融合治理实践解决方案

本文总结了模态数据融合治理的实践方案与未来趋势，旨在提供一套高效、智能的数据治理框架，以应对数字化转型中数据治理的挑战，并促进社会经济发展。

背景与政策环境

数据已成为关键生产要素，多国将数据战略提升为国家战略。中国发布政策文件推进数据治理，加快培育数据要素市场，提升数据资源价值。

数据治理面临的挑战

数据治理当前面临信息孤岛、不统一的标准、低质量数据、高管理成本、共享困难和数据安全问题等挑战。

数据治理目标与意义

数据治理目标是实现数据的高效管理与共享，提升数据资源利用效率，支撑政府决策和企业运营。

数据治理技术执行体系

包括数据资源层、标准规范体系、安全运维体系和数据管控体系，构建统一数据平台，加强数据安全。

数据治理流程化与自动化

将治理工作拆解为多个阶段，规定每阶段的输入输出内容及模板。自动化通过工具提升数据接入、开发、调度的效率和质量。

数据治理智能化

智能化是数据治理未来趋势，运用技术手段实现数据的深度挖掘和价值创造，构建知识图谱，提升治理智能化水平。

数据融合应用与业务赋能

实现数据统一管理和高效利用，如政务服务和城市大脑等领域，提升政府治理能力和企业运营效率。

总结与展望

本文提供的模态数据融合治理解决方案，为企业和政府提供数据治理框架，预期未来数据治理将发展向更智能化、精细化方向。

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