数据治理是一项持续追求卓越的非基础性工作，它贯穿于数据管理的始终，强调长期投入与持续优化。
本文目录导读：
数据治理，作为企业信息化建设的重要组成部分，已经成为当今企业竞争的关键要素，数据治理并非一项短期即可见效的工作，它需要企业长期投入、持续优化，本文将探讨数据治理的长期性，并阐述如何在这一过程中实现卓越追求。
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数据治理的长期性
1、数据治理的内涵
数据治理是指对数据资产进行管理、监控、优化和利用的过程，它包括数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理、数据标准化、数据共享等多个方面，数据治理的目的是确保数据资产的安全、可靠、高效和有价值。
2、数据治理的长期性
（1）数据资产的重要性日益凸显
随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，数据已成为企业的重要资产，数据资产的价值不仅体现在为企业提供决策依据，还体现在提升企业竞争力、创新能力和可持续发展能力，数据治理已成为企业关注的焦点。
（2）数据治理涉及多个部门、多个层面
数据治理不仅涉及信息技术部门，还涉及业务部门、财务部门、人力资源部门等多个部门，数据治理还涉及企业战略、组织架构、业务流程等多个层面，这些因素的复杂性使得数据治理成为一个长期的过程。
（3）数据治理需要持续优化
数据治理并非一蹴而就，它需要企业根据业务发展、技术进步等因素进行持续优化，随着业务规模扩大，企业需要不断调整数据治理策略；随着技术发展，企业需要更新数据治理工具。
数据治理的卓越追求
1、提升数据质量
数据质量是数据治理的核心，企业应通过以下措施提升数据质量：
（1）建立数据质量管理体系，明确数据质量标准。
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（2）加强数据清洗、去重、校验等工作。
（3）开展数据质量评估，定期检查数据质量。
2、保障数据安全
数据安全是数据治理的重要目标，企业应采取以下措施保障数据安全：
（1）建立数据安全管理制度，明确数据安全责任。
（2）加强数据加密、访问控制、审计等工作。
（3）定期开展数据安全培训，提高员工安全意识。
3、优化数据生命周期管理
数据生命周期管理是指对数据从创建、存储、处理、共享到销毁的全过程进行管理，企业应优化以下方面：
（1）明确数据生命周期各阶段的责任主体。
（2）制定数据生命周期管理流程，确保数据在生命周期内得到有效管理。
（3）定期开展数据清理、归档和销毁工作。
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4、推进数据标准化
数据标准化是数据治理的基础，企业应从以下方面推进数据标准化：
（1）制定数据标准体系，明确数据标准。
（2）开展数据标准化培训，提高员工标准意识。
（3）加强数据标准化检查，确保数据符合标准。
5、促进数据共享
数据共享是数据治理的重要目标，企业应从以下方面促进数据共享：
（1）建立数据共享平台，实现数据互联互通。
（2）制定数据共享规则，明确数据共享权限。
（3）开展数据共享培训，提高员工共享意识。
数据治理是一项长期的工作，企业需在数据治理过程中追求卓越，通过提升数据质量、保障数据安全、优化数据生命周期管理、推进数据标准化和促进数据共享，企业可以实现数据治理的卓越追求，为企业的可持续发展提供有力支撑。
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