数据治理是一个复杂的工程，有哪些方法论

 不同系统之间使用服务的方式进行交互，数据服务为数据和应用之间建立了一座“沟通的桥梁”，这座桥梁的存在形式是API。

 伴随着企业数字化转型不断深入，“数据治理的数字画像”从方法论到实践都将趋于完善，内容价值、安全性能、用户体验也会随之提高。

 数字化企业，是指整合数字营销+数字技术+大数据, 基于SAAS云擎平台，为企业建立以多种形态的软件矩阵为长期载体的数字资产

 DataOps(数据操作)是一门新兴学科，将DevOps团队与数据工程师和数据科学家角色结合在一起，提供一些工具、流程和组织结构服务于以数据为中心的企业。

和DevOps一样，DataOps方法也从敏捷方法中获得了启发。

Apache Pulsar  是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性，被看作是云原生时代实时消息流传输、存储和计算最佳解决方案

本次讲座的内容主要有：

1. 企业数据治理理解

    1.1 数据治理面临挑战及难点

    1.2 数据治理发展趋势

2. 数据能力成为企业必备的核心能力

    2.1 能源企业数据治理概览

    2.2 企业数据平台是数字化转型的基石

    2.3 数据治理实施路径

3. 数据治理解决方案地图及相关建议