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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业和社会发展的重要资源，数据治理作为数据管理和应用的基础，其工作范畴的划分对于确保数据质量和安全具有重要意义，本文将深入探讨数据治理工作范畴的层级划分，旨在为企业提供有益的参考。
数据治理工作范畴的层级划分
1、组织级
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组织级数据治理是指在企业内部建立统一的数据治理体系，包括数据治理的组织架构、政策、流程、标准、技术等方面，组织级数据治理主要涉及以下几个方面：
（1）数据治理组织架构：明确数据治理的领导机构、管理部门和执行部门，确保数据治理工作的顺利开展。
（2）数据治理政策：制定数据治理的总体方针、目标和原则，确保数据治理工作的有序进行。
（3）数据治理流程：建立健全数据治理的各个环节，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等。
（4）数据治理标准：制定数据质量、数据安全、数据交换等方面的标准，确保数据的一致性和准确性。
（5）数据治理技术：采用先进的数据治理技术，提高数据治理的效率和效果。
2、业务级
业务级数据治理是指在组织级数据治理的基础上，针对特定业务领域进行数据治理，业务级数据治理主要涉及以下几个方面：
（1）业务数据标准：针对业务领域制定数据标准，确保数据在业务流程中的准确性和一致性。
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（2）业务数据质量：对业务数据进行质量监控，及时发现和解决数据质量问题。
（3）业务数据安全：针对业务数据进行安全防护，防止数据泄露和滥用。
（4）业务数据分析与应用：对业务数据进行深入分析，为业务决策提供数据支持。
3、技术级
技术级数据治理是指在业务级数据治理的基础上，对数据治理的技术层面进行优化，技术级数据治理主要涉及以下几个方面：
（1）数据集成与交换：采用数据集成技术，实现不同系统之间的数据交换和共享。
（2）数据存储与管理：选择合适的数据存储和管理技术，确保数据的安全、可靠和高效。
（3）数据分析和挖掘：运用数据挖掘技术，挖掘数据中的潜在价值。
（4）数据可视化：采用数据可视化技术，将数据以图形、图表等形式呈现，便于用户理解和应用。
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4、系统级
系统级数据治理是指在技术级数据治理的基础上，对整个信息系统进行数据治理，系统级数据治理主要涉及以下几个方面：
（1）信息系统规划：对信息系统进行整体规划，确保信息系统满足数据治理需求。
（2）信息系统建设：采用先进的信息系统建设技术，提高数据治理水平。
（3）信息系统运维：对信息系统进行运维管理，确保数据治理工作的持续开展。
（4）信息系统安全：加强信息系统安全防护，防止数据泄露和滥用。
数据治理工作范畴的层级划分对于企业来说具有重要意义，企业应根据自身实际情况，合理划分数据治理工作范畴，确保数据治理工作的有效开展，企业应不断优化数据治理体系，提高数据治理水平，为企业发展提供有力支撑。
标签： #数据治理工作范畴是什么级别
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