数据治理考核办法将数据治理作为年度考核核心任务，强化考核机制，以推动企业通过数据治理实现高质量发展。
本文目录导读：
数据是新时代企业发展的核心资源，数据治理是企业数字化转型的重要基石，为加强数据治理工作，提升企业数据质量，推动数据要素价值释放，现制定本考核办法，将数据治理纳入年度考核重点任务。
考核目标
1、提升数据质量，确保数据真实、准确、完整、一致。
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2、优化数据管理体系，完善数据治理流程，提高数据治理效率。
3、促进数据共享与应用，推动数据要素市场化配置。
4、增强数据安全防护能力，保障企业数据安全。
1、数据质量管理
（1）数据质量指标：数据准确性、数据完整性、数据一致性、数据时效性等。
（2）数据质量问题：数据缺失、数据错误、数据冗余、数据不一致等。
2、数据管理体系
（1）数据治理组织架构：明确数据治理相关部门及职责，建立健全数据治理团队。
（2）数据治理制度：制定数据治理相关制度，明确数据治理标准、流程和规范。
（3）数据治理工具：选用适合的数据治理工具，提高数据治理效率。
3、数据治理流程
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（1）数据采集：规范数据采集流程，确保数据来源可靠、准确。
（2）数据存储：建立数据存储标准，确保数据存储安全、可靠。
（3）数据加工：对数据进行清洗、转换、整合等处理，提高数据质量。
（4）数据应用：推动数据在业务、决策、创新等方面的应用，发挥数据价值。
4、数据共享与应用
（1）数据共享平台：搭建数据共享平台，实现数据跨部门、跨业务共享。
（2）数据开放：积极参与数据开放，推动数据要素市场化配置。
（3）数据创新：鼓励数据创新，培育数据产业链，提升企业竞争力。
5、数据安全防护
（1）数据安全策略：制定数据安全策略，确保数据安全。
（2）数据安全防护措施：采取数据加密、访问控制、审计等安全防护措施。
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（3）数据安全事件应急处理：建立健全数据安全事件应急处理机制，确保数据安全。
考核方式
1、量化考核：根据数据质量、数据治理流程、数据共享与应用、数据安全防护等方面，制定量化考核指标，对各部门进行考核。
2、定性考核：通过数据治理专项审计、现场检查、问卷调查等方式，对各部门数据治理工作进行定性考核。
3、综合评价：结合量化考核和定性考核结果，对各部门数据治理工作进行综合评价。
考核结果运用
1、优秀部门：对数据治理工作表现突出的部门，给予表彰和奖励。
2、一般部门：对数据治理工作存在不足的部门，提出改进意见，督促其改进。
3、重点关注部门：对数据治理工作存在严重问题的部门，进行重点关注，督促其整改。
数据治理是企业数字化转型的重要环节，将数据治理纳入年度考核重点任务，有助于提升企业数据治理水平，推动企业高质量发展，各部门要高度重视数据治理工作，切实履行职责，确保数据治理工作取得实效。
标签： #高质量发展支持
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