问：基层社会数字化治理的影响因素有哪些
- 答：前，制约和影响数字赋能基层治理效能的一个重要因素就是数据资源的不联通不共享，导致数字资源一方面在方便基层的同时也在消耗甚至反噬基层能量，从而使基层长期处于一种做无用功的状态。
最普遍的表现就是信息的重复采集和重复填报，其背后根源仍在于没有实现纵向层级、横向部门之间的协同联动以及基层基础数据的标准化采集、规范化汇聚和科学化应用，价值感的缺失也在一定程度上影响基层对数字赋能的认同。所以，切实实现数字的有效赋能，提升基层在数字化转型中的获得感尤为重要。
元声象素以打造市、区、街三级一体化平台为契机，加快推动条块之间的流程再造和权责重构，进一步加大力度统筹推进技术融合、业务融合和数据融合，不断提升跨层级、跨地域、跨系统、跨部门和跨业务的协同管理和服务水平，尽可能减少上级职能部门对基层的数字干扰。
其次，积极探索建立市、区统一的基层基础数据库，对常用的高频数据和重点数据进行定期更新、适时共享和规范管理，加大后台数据的计算、分析与比对力度，真正实现“一次采集、多次使用、放心使用”。
最后，创新数据输入和输出标准体系。通过技术革新，一方面既为基层日常数据采集填报提供更多指尖上的便利，另一方面也方便数据的检索、回流和追溯，最大程度发挥和挖掘数据对基层工作的支撑效应，进而为基层治理注入更强动力。
问：数据治理包括哪些方面
- 答：数据治理包括元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全多产品组成的。亿信睿治数据治理平台，是一款智能、敏捷的数据全生命周期的管理应用平台，为企业保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。
- 答：数据治理，是指组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用，和技术管理的一系列政策和流程。数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。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，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统。
- 答：数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
数据治理的全过程
数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。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，从源头到终端再回到源头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、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合 - 答：为什么企业领导都热衷于数字治理呢？不可否认的是，数据治理很火，在DAMA 数据管理知识体系指南中，数据治理位于数据管理“车轮图”的正中央，是数据架构、数据建模、数据存储、数据安全、数据质量、元数据管理、主数据管理等10大数据管理领域的总纲，为各项数据管理活动提供总体指导策略。
谈到数据治理，很多企业经常讲它是一个涉及到企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、技术工具的一个综合体。没有数据治理实践经验的，一定会认为数据治理好“高大上”！又是战略、又是标准、又是文化。
然而，只有你真正做过数据治理人才知道：数据治理不仅都是脏活、累活，还是个受累不讨好，经常背锅，领导看不见价值的活。数据治理过程中，有时候是不被理解的。数据治理是个地基性工程，人们看到的永远是数据应用的“高楼大厦”，数据治理团队天天忙忙碌碌的，领导也不知道“这伙人”到底都在干啥？但是，只要数据出现问题，第一个被问责的就是数据治理团队。
都说数据是资产，数据治理很重要。大家也都说数据治理很重要，领导也很重视，但在很多企业真正实施的过程中，却总会遇到高层领导支持力度不足，业务部门人员配合不到位，数据治理的总是要给业务让路等等问题。究其原因：领导说重视数据，是真重视，还是嘴上说说？有没有将其纳入企业的战略行动计划？
数据治理要定战略、定制度、建组织，这是顶层策略，这每一项都牵一发而动全身，都需要高层领导的大力支持和推动，业务部门和技术部门的紧密协同。
数据治理要立标准、理流程、清数据，需要对每个数据域、数据实体、数据条目、数据项进行梳理和标准化，甚至有时候需要人工逐条、逐字段的定义数据标准、核实数据质量。数据治理人员不仅要有良好的数据思维，还要有足够的细心、耐心和体力才能实现企业数据质量的不断提升，打磨出适合企业的数据标准。
问：信息管理与信息系统专业毕业论文选题
- 答：企业信息系统开发战略
- 答：企业信息系统开发战略
