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在当今数字化时代，数据已成为企业和社会的重要资产，数据治理作为数据管理的重要组成部分，旨在确保数据质量、合规性和安全性，数据准确性是数据治理的核心指标之一，但除此之外，还有诸多其他关键指标需要关注，本文将深入剖析数据准确性之外的数据治理关键指标，以期为我国数据治理工作提供有益参考。
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数据一致性
数据一致性是指在不同时间、不同地点、不同系统中，同一数据对象所具有的属性值保持一致，数据不一致会导致决策失误、业务中断等问题，数据一致性是数据治理的重要指标之一。
1、数据同步：确保数据在不同系统、不同部门之间的实时同步，避免数据冗余和错误。
2、数据映射：在数据迁移、合并等过程中，确保数据映射关系准确无误。
3、数据清洗：对不一致的数据进行清洗，消除数据冗余和错误。
数据完整性
数据完整性是指数据在存储、处理、传输等过程中保持完整、不丢失，数据完整性是数据治理的基础，直接关系到数据质量。
1、数据备份：定期对数据进行备份，防止数据丢失。
2、数据恢复：在数据丢失或损坏时，能够迅速恢复数据。
3、数据校验：对数据进行校验，确保数据在存储、处理、传输过程中的完整性。
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数据安全性
数据安全性是指保护数据免受未经授权的访问、篡改、泄露等威胁，数据安全性是数据治理的核心目标之一。
1、访问控制：对数据访问进行严格控制，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，防止数据泄露。
3、安全审计：对数据访问、处理、传输等过程进行审计，确保数据安全。
数据合规性
数据合规性是指数据治理工作符合相关法律法规、行业标准、企业政策等要求，数据合规性是数据治理的重要保障。
1、法规遵循：确保数据治理工作符合国家法律法规、行业标准等要求。
2、政策执行：严格执行企业数据治理政策，确保数据治理工作有序进行。
3、风险评估：对数据治理过程中可能存在的风险进行评估，采取相应措施降低风险。
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数据质量
数据质量是指数据满足业务需求、决策支持等应用场景的能力，数据质量是数据治理的核心目标之一。
1、数据准确性：确保数据在存储、处理、传输等过程中保持准确无误。
2、数据一致性：确保数据在不同时间、不同地点、不同系统中保持一致。
3、数据完整性：确保数据在存储、处理、传输等过程中保持完整。
4、数据可用性：确保数据在需要时能够快速、方便地获取。
5、数据可靠性：确保数据在存储、处理、传输等过程中具有高度的可靠性。
数据治理是一个系统工程，涉及多个方面，在关注数据准确性的同时，还需关注数据一致性、完整性、安全性、合规性和质量等多个关键指标，才能确保数据治理工作的有效性和可持续性，为我国数字经济发展提供有力支撑。
标签： #数据治理包括数据准确性和什么指标
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