在国家层面一些列文件、纲要、政策、办法等政府力量的推动下，数据资产这个词越来越频繁的出现在我们寻常工作当中，现在越来越觉得这个词被滥用，大有“一切数据皆是资产”的感觉，业务数据是资产、技术数据是资产，不能共享的数据是资产、能共享的更是资产，就连后台日志数据、用户行为数据、监控数据都是资产，眉毛胡子一把抓，让每种数据都成为资产，这种无可厚非的思想总感觉不太专业，那么什么数据才是货真价实的数据资产，让我们一起聊聊数据资产。说实话，各种文献，白皮书等关于数据资产的定义五花八门，没有最好，只有更好。但是我们要清楚的意识到，既然能称为资产的数据，那么必然有资产的属性，看看资产的定义：“能给企业带来经济利

随着数据规模的不断增长和业务需求的日益复杂，数据仓库（DataWarehouse）的建设和管理变得越来越重要，数据治理也成为数据仓库建设中不可忽视的一环。其中数仓元数据和指标是对数据的描述和度量，对于数据分析和决策起着至关重要的作用。然而，由于数据规模庞大且复杂，传统的元数据和指标检索方法往往效率低下，无法满足快速、准确地检索需求。本文将介绍如何利用大型语言模型技术在数仓元数据和指标检索治理上进行落地实践，包括技术架构、详细的技术说明以及解决的问题。1.实践的背景在现有的系统工具中，我们已经建设过了指标管理系统，元数据系统，ide用户查询平台等多项数据工具。传统平台更多的是工具性的支持，用户有

作者：禅与计算机程序设计艺术《人工智能隐私保护中的跨隐私数据保护与跨隐私数据治理策略》引言1.1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展，各种应用场景及业务需求不断涌现，个人隐私保护问题日益凸显。在众多隐私保护技术中，跨隐私数据保护与跨隐私数据治理策略技术受到越来越多的关注。1.2.文章目的本文旨在阐述跨隐私数据保护与跨隐私数据治理策略在人工智能隐私保护中的重要性，并详细介绍相关技术原理、实现步骤与流程，以及应用场景与代码实现。同时，针对所涉及的技术问题进行优化与改进，为相关领域的研究和应用提供参考。1.3.目标受众本文主要面向具有一定编程基础和技术背景的读者，旨在帮助他们更好地理解跨隐私数据保护

   继延续上一篇文章，终于到数据治理这本书的收尾了，这段时间忙，一直没有及时更新这部分内容，本文主要讲述一些相对成熟的数据治理应用实践案例、数据治理的6大准备工作、6大误区和5个技术展望，希望对大家在开展数据治理工作及数字化转型工作有所帮助与参考。正如前面多次强调的一样，数据治理工作是一项重实践、持续性迭代、错综复杂的过程性系统工程，数据治理项目周期长，见效时间慢，价值体现间接，甚至需要做好背锅的一系列工作，本书整理出的经典方法论实践，我觉得非常有借鉴意义，就整理出来分享给大家，与大家共勉。数据治理作为企业数字化转型的必经之路，是企业未来用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新的基础，

导读本文将介绍网易数帆在数据治理方面的一些总结和思考。文章将围绕以下三点展开：1. 数据治理解决了什么问题2. 数据治理体系3. 浅谈数据治理的实现01数据治理解决了什么问题首先看一下数据治理解决了什么问题，可以总结为六个方面：1.数据开发与数据治理脱节在许多企业中存在这样一个现象，就是对于数据的整个开发和治理往往是一个先污染后治理的过程，数据治理往往不会融入到数据生产的过程当中，与数据开发、建模、运维安全这些环节都会存在脱节的现象。因此，对企业来说进行数据治理的时候就需要对现有的系统和流程进行改造，必然会面对很高昂的成本。所以我们需要将数据治理活动前置，在数据生产环节就加入数据治理的活动，将

今天是数字孪生系列话题第4篇，聊聊三维模型数据治理那些事。近几年，数字孪生、智慧城市、智慧园区、智慧工厂、元宇宙等热词不断地出现在这我们的视野中，而这些又都离不开三维模型，我们在执行项目的时候，特别是报价的阶段我们就经常被客户问到你这个模型的价格太高或者报的价格和其他公司的差距太大了，第二个就是后面我加业务模型可不可以支撑。先说第一个问题，为什么市场价格差距那么大，是水深、还是市场很乱呢，我觉得核心还是有没有真正洞察到真正的“需求”，往往是"鸡同鸭讲”，根本上是不清楚你的业务场景需要什么样的模型，从而去决定构建的行业三维数据交付标准，怎么和你现有的信息系统做结合，避免重复“造轮子”，真正意义上

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着信息技术的不断发展，以及互联网在法律领域的发展，人工智能已经成为法律行业的新生力量。人工智能赋予了法律从业者新的能力，将使法律更加透明、全面、科学，也会对法律实践产生重大影响。“人工智能与法律治理”作为人工智能在法律领域的一次应用实践，将探讨如何用人工智能技术帮助法律部门提高效率、降低成本、实现公正，以及应对法律风险、促进司法公正等方面的问题。目前，法律人员普遍认为，要想实现人工智能技术在法律领域的应用，首先需要对法律、AI、算法等相关理论知识进行理解和掌握。但人们往往忽略了一个最重要的问题——如何把握核心价值观。在复杂的法律环境中，很多法律人都不知道自

随着企业数字化转型的加速，数据管理成为了企业创新、竞争与发展的重要基础。然而，由于顶层设计缺失、历史原因等因素，企业内部存在数据烟囱和信息孤岛问题，数据无法充分共享，造成了数据存储成本和管理成本的浪费，同时也增加了数据应用的法律风险和产品维护及开发成本。如何正确地治理数据呢?以下是正确治理数据的十个关键步骤：1.整理业务规则，统一数据定义对于企业的不同业务系统和管理系统，根据业务属性明确数据定义，以提高数据质量。企业需要通过梳理各部门和系统的业务规则，定义公司内部数据对象的标准，统一数据访问方式和机制，以提高数据质量。此外，在整理业务规则时，还需要关注数据的来源和输入格式，确保数据源可靠、格式

背景注册中心是日常使用频率很高的微服务组件，通过较低的资源溢价帮助客户缩短微服务的构建周期、提升可用性；微服务治理实现了0门槛就能接入全链路灰度、无损上下线、限流降级、环境隔离、数据库治理等能力，轻松完成开源到稳定生产的跨越；云原生网关则将网络入口的流量调度能力和后端的服务发现、服务治理能力相结合，从架构层面来提升全链路的性能和安全性。这是MSE提供的三大核心产品能力之间的底层关联，产品研发团队保持每月至少迭代一次的投入，来持续提升产品竞争力。基于此，我们将MSE近期发布的重要能力做了一次汇总。注册配置中心更新版本体系、升级产品能力新增开发版，开发测试环境也能使用Nacos2.0、ZooKee

1688年，英国议会成功推翻了日益暴虐的詹姆斯二世，并让他的女儿玛丽和她的丈夫奥兰治的威廉登上了王位。尽管有许多因素推动了这场革命，但对詹姆斯集权的专制权力的担忧是关键。詹姆斯解散了议会，声称他可以单方面制定法律，并一再强迫财富持有者以低利率「借给」皇家资金。在詹姆斯被推翻后（历史上被称为「光荣革命」），国会议员开始实施权力去中心化。他们向新君主提交了《权利宣言》，声称从那时起，议会，而不是王室，将有权制定和执行法律，批准新的税收政策，以及其他权力。这种权力下放可能触发了一个制度信任的新时代，永久性地改变了英国的社会和经济轨迹。由此产生的框架——信任可以刺激增长的信条——从那时起就对政治和经济