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数据治理概念
数据治理（Data Governance）是指对组织内部数据的获取、存储、处理、使用、共享、备份、恢复、销毁等全生命周期进行规范化、标准化、系统化、精细化管理的过程，数据治理的目的是确保数据质量、数据安全、数据合规，以及提高数据价值，为组织决策提供有力支持。
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数据治理分类
1、按治理范围分类
（1）全局数据治理：涉及整个组织的数据治理，包括数据标准、数据质量、数据安全、数据合规等方面，全局数据治理旨在提高组织整体数据管理水平，确保数据在各业务领域得到有效应用。
（2）局部数据治理：针对特定业务领域或部门的数据治理，如财务数据治理、人力资源数据治理等，局部数据治理侧重于解决特定领域的数据问题，提高业务数据质量。
2、按治理内容分类
（1）数据质量管理：包括数据准确性、完整性、一致性、时效性等方面的管理，数据质量管理旨在提高数据质量，为决策提供可靠依据。
（2）数据安全管理：涉及数据访问控制、数据加密、数据备份与恢复、数据审计等方面的管理，数据安全管理旨在保障数据安全，防止数据泄露、篡改、丢失等风险。
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（3）数据合规管理：包括数据隐私保护、数据跨境传输、数据存储与处理等方面，数据合规管理旨在确保组织在数据使用过程中遵守相关法律法规，降低合规风险。
（4）数据标准化管理：涉及数据模型、数据格式、数据命名规范等方面的管理，数据标准化管理旨在提高数据共享和交换的效率，降低数据集成成本。
（5）数据生命周期管理：包括数据采集、存储、处理、使用、共享、备份、恢复、销毁等全生命周期的管理，数据生命周期管理旨在确保数据在整个生命周期内得到有效管理，提高数据价值。
3、按治理方法分类
（1）制度治理：通过制定数据治理相关制度、规范、流程等，明确数据治理责任、权限、流程等，确保数据治理工作有序开展。
（2）技术治理：运用数据治理工具、技术手段，如数据质量管理工具、数据安全工具等，提高数据治理效率。
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（3）组织治理：通过调整组织架构、优化人员配置、加强培训等，提高组织数据治理能力。
（4）文化治理：培养数据治理意识，提高员工数据素养，形成良好的数据治理文化。
数据治理是组织信息化建设的重要组成部分，对提高数据质量、保障数据安全、降低合规风险具有重要意义，通过对数据治理概念及分类的深入了解，有助于组织制定科学、合理的数据治理策略，提升数据治理水平。
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