数据治理是对数据资产进行管理的体系化工作，涵盖数据标准、质量、安全、元数据等领域。本栏目分享数据治理框架、实施路径、组织机制与工具选型，帮助企业提升数据可信度与可用性，释放数据资产价值。
这两年，企业做 AI 有一个很明显的变化。最开始大家讨论的是模型：参数多大、推理能力强不强、能不能接 DeepSeek、GPT，似乎只要模型足够强，企业里的很多问题就能自动解决。
过去做一个数据需求，通常要经历一整套流程：理解需求 → 找表找字段 → 写 SQL 取数 → 清洗加工 → 建表 → 校验 → 上线。
这两年，数据圈有一个挺明显的变化。以前聊数仓，张口就是 ODS、DWD、DWS、ADS；现在大家讨论的却越来越多是：语义层、指标平台、Data Agent、AI 问数、智能分析。
前几天又看到一篇推文，某国产数据库厂商正式宣布：在性能、稳定性、功能完整性等多个维度"全面超越 Oracle"。
打开你的工作群，数一数最近一个月收到了多少个 HTML 文件。
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