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在信息化、数据化的时代背景下，数据已成为企业、政府等组织的关键资产，数据治理作为保障数据质量和安全的重要手段，其重要性不言而喻，数据治理包括数据准确性和众多其他指标，本文将重点探讨数据准确性之外的关键指标，以期为数据治理提供更全面的参考。
数据完整性
数据完整性是指数据在存储、处理、传输等过程中保持一致性和完整性，数据完整性包括以下三个方面：
1、实体完整性：实体是数据的基本单元，实体完整性要求每个实体在数据库中都有唯一的标识，如主键、唯一索引等。
2、域完整性：域完整性是指数据类型、长度、格式等约束条件，确保数据在存储和处理过程中符合规定。
3、引用完整性：引用完整性是指实体之间的关系保持一致，如外键约束等。
数据完整性是数据治理的基础，只有确保数据完整性，才能保证数据准确性和可用性。
数据一致性
数据一致性是指在不同时间、不同系统、不同用户对同一数据的不同访问和操作结果保持一致，数据一致性包括以下两个方面：
1、时间一致性：在同一时间点，对同一数据的不同访问和操作结果保持一致。
2、实体一致性：在同一实体内部，不同时间点的数据保持一致。
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数据一致性是数据治理的核心目标之一，它直接关系到数据的应用效果。
数据安全性
数据安全性是指数据在存储、处理、传输等过程中，防止数据泄露、篡改、丢失等风险，数据安全性包括以下三个方面：
1、访问控制：对数据访问进行权限管理，确保只有授权用户才能访问数据。
2、数据加密：对敏感数据进行加密处理，防止数据泄露。
3、安全审计：对数据访问、操作进行审计，及时发现并处理安全问题。
数据安全性是数据治理的重要保障，只有确保数据安全性，才能充分发挥数据的价值。
数据合规性
数据合规性是指数据在存储、处理、传输等过程中，符合相关法律法规、政策标准，数据合规性包括以下两个方面：
1、法律法规：遵循国家相关法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》等。
2、政策标准：遵循行业政策标准，如国家标准、行业标准等。
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数据合规性是数据治理的重要要求，只有确保数据合规性，才能保障数据治理的合法性和有效性。
数据可用性
数据可用性是指数据在需要时能够及时、准确地获取，数据可用性包括以下三个方面：
1、可获取性：数据存储、处理、传输等系统稳定可靠，确保数据可获取。
2、可用性：数据质量高，符合业务需求，便于用户使用。
3、可扩展性：数据存储、处理、传输等系统具备良好的扩展性，满足未来业务发展需求。
数据可用性是数据治理的重要目标，只有确保数据可用性，才能充分发挥数据的价值。
数据治理是一个多维度、多层次的过程，包括数据准确性、完整性、一致性、安全性、合规性和可用性等多个指标，在数据治理过程中，要全面关注这些指标，以确保数据质量和安全，充分发挥数据的价值。
标签： #数据治理包括数据准确性和什么指标
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