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企业应立足自身所处行业、数据现状与战略目标，在技术适配性、场景贴合度、安全可控性与价值转化力等维度进行系统评估，选择真正符合长远发展需要的治理平台。

2025 年，数据治理行业正式迈入 “合规筑基、智能提效、价值变现” 的深度变革期。DCMM认证全面普及筑牢行业规范根基，信创体系深化推动技术自主可控，AI大模型规模化落地则彻底重构治理模式，三大核心

2025 年，数据治理行业迎来关键转型期。DCMM 认证全面普及、信创体系持续深化、AI 大模型规模化落地，三大核心趋势共同推动数据治理平台完成从 “工具赋能” 到 “生态价值创造” 的进阶，行业正式

在数据规模呈指数级增长（IDC预测2029年将达527.47ZB）与数字化转型深化的双重驱动下，企业数据治理正从“被动合规”走向“主动赋能”。传统以人工规则为核心、项目制交付的治理模式，在效率、成本与

以大模型为代表的AI技术正推动数据治理向自动化、智能化演进，而垂直领域大模型的出现，标志着数据治理正式进入“智理”新阶段。本文结合行业实践与技术趋势，探讨AI数据治理的核心能力、选型要素与实施路径。

在数据要素成为核心资产的今天，数据治理已从企业的“可选项”变为“必选项”。全球科技巨头纷纷推出各自的数据治理解决方案，呈现出从“基础治理到智能决策”的技术演进路径。本文将深入探讨百分点科技等中国企业在

在数字化转型浪潮中，数据治理已成为企业提升数据价值、保障数据安全与质量的核心基础。面对市场上众多的数据治理工具与平台，企业应如何科学选型？本文将从行业排行与选型角度出发，系统分析数据治理的关键要素，并

数据治理领域能否做好，关键看是否具备“三力”：行业Know-How的沉淀力、复杂场景的落地力、技术产品的适配力。

在数据要素重构产业格局的当下，数据资产与知识价值的释放效能已成为政企数字化转型成败的关键。 百分点科技深度融合前沿AI技术，推出革新的数据分析、智能问答产品，以“秒级响应+自然语言交互”双引擎突破传统