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随着大数据时代的到来，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的重要组成部分，对于提高数据质量、保障数据安全、促进数据价值释放具有重要意义，本文从数据治理体系框架的角度，对数据治理的层次进行分析，并探讨实施路径。
数据治理体系框架层次
1、战略层
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战略层是数据治理体系框架的最高层次，主要涉及数据治理的宏观规划和战略决策，包括：
（1）明确数据治理目标：确立数据治理的愿景、使命和价值观，确保数据治理与企业战略目标的一致性。
（2）制定数据治理策略：根据企业实际需求，制定数据治理的整体策略，包括数据治理组织架构、数据治理流程、数据治理技术等。
（3）制定数据治理政策：明确数据治理的政策导向，包括数据质量、数据安全、数据共享、数据开放等方面的政策。
2、组织层
组织层是数据治理体系框架的核心层次，主要涉及数据治理的组织架构、职责分工和协作机制，包括：
（1）设立数据治理委员会：负责数据治理的决策、监督和协调，确保数据治理工作的顺利开展。
（2）建立数据治理团队：负责数据治理的具体实施，包括数据质量管理、数据安全管理、数据共享与开放等。
（3）明确职责分工：明确数据治理相关人员的职责，确保数据治理工作的有序进行。
3、流程层
流程层是数据治理体系框架的关键层次，主要涉及数据治理的具体流程和方法，包括：
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（1）数据采集与整合：规范数据采集渠道，确保数据来源的可靠性和一致性；对采集到的数据进行清洗、整合，提高数据质量。
（2）数据存储与管理：建立数据存储与管理机制，确保数据的安全性、可靠性和可访问性。
（3）数据质量监控：对数据质量进行持续监控，及时发现和解决问题，确保数据质量符合要求。
（4）数据安全防护：制定数据安全策略，加强数据安全防护，防止数据泄露、篡改和滥用。
4、技术层
技术层是数据治理体系框架的基础层次，主要涉及数据治理所需的技术支持和工具，包括：
（1）数据治理平台：搭建数据治理平台，实现数据质量管理、数据安全防护、数据共享与开放等功能。
（2）数据质量管理工具：采用数据质量管理工具，对数据进行质量监控、评估和改进。
（3）数据安全防护技术：运用数据加密、访问控制、审计等技术，确保数据安全。
数据治理体系框架实施路径
1、加强组织领导，明确数据治理责任
建立数据治理委员会，明确数据治理责任，确保数据治理工作得到充分重视。
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2、完善数据治理流程，提升数据质量
制定数据治理流程，规范数据采集、存储、管理和应用等环节，提高数据质量。
3、加强数据安全防护，保障数据安全
制定数据安全策略，运用数据加密、访问控制等技术，确保数据安全。
4、推广数据治理技术，提高数据治理能力
搭建数据治理平台，采用数据质量管理工具，提高数据治理能力。
5、加强数据治理培训，提升人员素质
开展数据治理培训，提高相关人员的业务素质和数据治理能力。
数据治理体系框架的构建是一个系统工程，需要从战略、组织、流程、技术等多个层次进行综合施策，通过全面构建数据治理体系框架，可以有效提高数据质量、保障数据安全、促进数据价值释放，为企业和社会发展提供有力支撑。
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