华为数据安全治理实践构建"三条主线+八大实践"框架，通过顶层设计、全生命周期管理和工程能力构建防护体系。在5.5G、AI等技术背景下，华为针对全球业务面临的合规挑战，实施数据分类分级、跨境流动合规等实践，将安全能力融入产品全生命周期。该体系显著提升数据质量与业务效率，供应链数据准确率达99.9%，并通过标准制定推动行业治理规范化，成为数字化转型的安全治理典范。

《国资监管数智化洞察与实践白皮书》由昆仑数智发布，系统梳理了国资监管数智化转型的现状与趋势。报告指出，在数字经济快速发展背景下，国资监管正从传统模式向智能化、生态化方向转变，但仍面临数据孤岛、技术融合等挑战。白皮书构建了"云-网-边-端"一体化技术体系框架，并分享了央企和地方国资的数智化实践案例。未来，AI大模型、区块链等新技术将推动监管模式创新，实现更智能、动态的监管生态。该

埃森哲集团技术中台规划通过统一架构、数据治理与智能化应用，构建灵活高效的技术平台，支撑企业数字化转型。规划包含战略对齐、能力构建（数据治理、应用集成、AI赋能）、技术选型（云原生、分布式架构）及分阶段实施路径。重点解决系统孤岛、数据分散等问题，同时应对组织文化阻力、技术债务等挑战。典型案例显示，该方案可提升业务响应速度25%，降低运营成本18%。通过标准化技术底座与模块化设计，实现资源复用和敏捷创

工业园区智慧水务物联网平台建设方案通过部署传感器网络、搭建云计算平台，实现水资源智能化管理。该方案可实时监测水质、流量等数据，利用大数据分析优化用水效率，降低管网漏损率（案例显示从15%降至8%），提升废水回用率至70%。关键技术包括物联网、AI算法和数字孪生，应用场景涵盖水资源循环利用、能耗优化和水质监测。实施需完成需求调研、系统设计、设备部署等步骤，并建立数据安全保障措施。

摘要：2025年数据治理体系构建聚焦"1-1314"架构（1套目标、3大体系、4项机制），涵盖战略定位、组织架构和技术实施。关键要素包括：与企业战略深度绑定实现业务价值（如制造业库存周转提升25%）；建立决策层-管理层-执行层三级治理组织；通过数据全生命周期管理和AI/区块链等新技术应用提升治理效能。实施路径需分阶段推进，并应对跨部门协作、合规风险等挑战，典型案例显示数据治理可

《2025年国产数字化升级标杆实践报告》由新华网与腾讯云联合发布，系统展示了国产数字化升级的最新成果与趋势。报告指出，国产数字化正从"可用"向"好用"跨越，呈现智能化融合创新、与数字化转型一体化等特征。通过政务、金融、能源、制造、医疗等18个行业典型案例，如广东省政务云、深圳政务大模型等，展现了国产技术在提升效率、保障安全方面的显著成效。报告强调，未来需强化

随着智能制造热潮的到来，人工智能应用已经贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节。文/ e-works孙亚婷 郑倩 来源/数字化企业人工智能的概念第一次被提出，是在20世纪50年代，距今已六十余年的时间。然而直到近几年，人工智能才迎来爆发式的增长，究其原因，主要在于日趋成熟的物联网、大数据、云计算等技术。物联网使得大量数据能够被实时获取，大数据为深度学习提供了数据资源及算法支撑，云计算则为人

数字孪生技术通过高级量测体系、数据分析与处理、通信技术以及自动化控制技术等关键技术，实现了对配电网的实时监控和预测，为规划、设计、优化提供了重要支持。在智能配电网中，数字孪生技术能够模拟和验证设计方案，精确预测未来需求，制定合理规划方案，提高运行效率和供电质量。此外，数字孪生技术还具有交互性、实时性、优化性和预测性等特点，能够即时捕捉到物理实体的状态变化，并在虚拟世界中准确呈现，为观察和理解物理世

从2000年代至今，技术浪潮不断演进，从个人电脑、互联网到云计算、大数据、人工智能，每一项技术革新都深刻改变了企业的商业模式和运营方式。这要求企业从以应用为中心的数据架构模式，转向以分析为中心的模式，以支持更精准的业务决策。此外，数据治理成为企业数字化转型的关键。通过构建统一的数据分析平台、集中的数据管控组织和统一的数据管控工具，企业能够实现对数据的全面管理和有效利用，进而提升业务效率和竞争力。总

— 01 —如何界定数字化转型是否成功？麦肯锡的一份报告指出：企业数字化转型成功率仅为20％。也就是说，80%的企业数字化转型都失败了。数字化转型成功或失败，不好界定！如何定义数字化成功？可能不同的人会有不同的理解。完成了数字化的绩效目标，算转型成功吗？即使没有建立数据思维、缺少数字文化。建立了数字化组织，配置了数字化人才，培育了数字化文化，算转型成功吗？即使数字化战略目标没有实现。搭建了数字化基