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数据治理是当前信息技术领域中的一个热门话题，它不仅关乎企业的信息化建设，更关乎国家大数据战略的实施，数据治理的目的和意义究竟是什么？它又解决了哪些核心问题呢？
数据治理的目的
1、提高数据质量
数据是企业的核心资产，而数据质量直接影响着企业的决策，数据治理的目的之一就是提高数据质量，确保数据真实、准确、完整、一致。
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2、保障数据安全
随着数据泄露事件的频发，数据安全问题日益凸显，数据治理通过建立完善的安全管理体系，保障数据在存储、传输、使用等各个环节的安全。
3、促进数据共享
数据孤岛现象是当前企业信息化建设中的一个难题，数据治理旨在打破数据壁垒，实现数据共享，提高企业整体运营效率。
4、规范数据使用
数据治理通过制定相关规范和标准，确保数据在合规、合法的前提下得到合理使用，避免数据滥用。
5、优化数据生命周期管理
数据生命周期管理是数据治理的重要组成部分，数据治理旨在优化数据从产生、存储、使用到归档、销毁的整个过程，提高数据价值。
数据治理的意义
1、提升企业竞争力
数据治理有助于企业挖掘数据价值，提高决策效率，降低运营成本，从而提升企业竞争力。
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2、保障国家信息安全
数据治理是国家安全的重要组成部分，通过数据治理，可以有效防范数据泄露、篡改等安全风险，保障国家信息安全。
3、推动产业升级
数据治理有助于推动产业升级，促进数字经济的发展，通过数据治理，企业可以更好地了解市场需求，创新产品和服务，提升产业链整体水平。
4、促进社会公平正义
数据治理有助于消除数据歧视，保障社会公平正义，通过数据治理，可以确保数据在各个领域得到公平、公正、公开的使用。
数据治理解决的问题
1、数据质量问题
数据治理通过数据清洗、数据整合等手段，解决数据质量问题，提高数据准确性、完整性。
2、数据安全问题
数据治理通过建立安全管理体系，加强数据安全防护，解决数据安全问题。
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3、数据孤岛问题
数据治理通过打破数据壁垒，实现数据共享，解决数据孤岛问题。
4、数据滥用问题
数据治理通过制定规范和标准，解决数据滥用问题，确保数据在合规、合法的前提下得到合理使用。
5、数据生命周期管理问题
数据治理通过优化数据生命周期管理，提高数据价值，解决数据生命周期管理问题。
数据治理的目的和意义在于提高数据质量、保障数据安全、促进数据共享、规范数据使用和优化数据生命周期管理，通过解决数据质量问题、数据安全问题、数据孤岛问题、数据滥用问题和数据生命周期管理问题，数据治理为企业和国家带来了诸多益处，在新时代背景下，数据治理已成为推动信息化建设和国家大数据战略实施的重要手段。
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