从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，大数据治理服务，从到终端再回到形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行---（---就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而---的职能主要通过以下五个方面的执行力来---——发现、---、控制、沟通、整合。
数字化社会的建立，从技术上可以分为很多架构，从应用上也有众多分支，透过众多的表现形式，笔者通过比对各类数据建设方案，分析各种应用场景，可以看出数据化建设的本身越来越互联网化，青岛大数据治理，其主要特征就是服务为王，如何从数字化浪潮中构筑新型的服务内容，提供---的场景化解决方案将是未来的重中之重。
智慧型交通、城市大脑、新型农村、数字金融、远程、异地协同、ai教育等等，笔者不在此列举，这些平台的特点都是是数字驱动型，都是未来的发展的重点，但是这些平台提供的服务才是关键，才是数字化平台生命力所在。
与之相应的技术型企业，大数据治理报价，只有扎根企业，提供行业解决方案，提供场景化功能服务，才能在数字化浪潮中绽放光芒。
这是一个很现实也很棘手的问题。大家都知道数据安全的重要性，都要做数据安全，也知道数据安全的几种思路方法，然而真正要做的时候，却发现---无从下手，大数据治理价格，只能参考其它同类企业，人家采购了什么，自己就采购什么，或者---机构要求做什么，就采购什么。至于数据安全软件买来怎么用，或者究竟能派上多大用场，没人能说得清。其实，造成这种局面的本质原因就是企业对自身的数据缺乏认知，解决了数据认知问题，数据安全的落地便是水到渠成的了。所以，与其谈论该如何做数据安全，不如谈谈该如何提升数据认知能力。
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