本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已成为企业和社会的重要资产，数据治理作为数据管理的重要手段，其重要性日益凸显，本文将探讨数据治理的含义及其目标，旨在为企业和社会提供有益的参考。
数据治理的含义
数据治理是指对数据资产进行有效管理，确保数据质量、安全、合规、可用的一种管理活动，具体而言，数据治理包括以下几个方面：
1、数据质量管理：确保数据准确性、一致性、完整性、可靠性、时效性等方面的要求。
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2、数据安全管理：保障数据不被非法访问、篡改、泄露，确保数据安全。
3、数据合规性管理：确保数据符合国家法律法规、行业标准、企业内部规定等要求。
4、数据可用性管理：提高数据质量，确保数据可以被高效、便捷地获取和使用。
5、数据生命周期管理：对数据进行全生命周期的管理，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节。
数据治理的目标
数据治理的目标主要包括以下几个方面：
1、提高数据质量：通过数据治理，提高数据准确性、一致性、完整性、可靠性、时效性等方面的要求，为企业和社会提供高质量的数据资源。
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2、保障数据安全：通过数据治理，加强数据安全管理，防止数据被非法访问、篡改、泄露，确保数据安全。
3、促进数据合规：通过数据治理，确保数据符合国家法律法规、行业标准、企业内部规定等要求，降低企业合规风险。
4、提升数据可用性：通过数据治理，提高数据质量，确保数据可以被高效、便捷地获取和使用，为业务发展提供有力支持。
5、优化数据生命周期管理：通过数据治理，对数据进行全生命周期的管理，提高数据管理效率，降低数据管理成本。
数据治理的实施路径
1、建立数据治理组织架构：明确数据治理的职责分工，设立数据治理委员会，负责数据治理工作的规划、实施和监督。
2、制定数据治理政策与标准：依据国家法律法规、行业标准、企业内部规定等要求，制定数据治理政策与标准，确保数据治理工作有据可依。
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3、开展数据治理培训：提高员工的数据治理意识，增强数据治理能力，为数据治理工作提供人才保障。
4、建立数据治理工具体系：引入数据治理工具，实现数据质量管理、安全管理、合规性管理、可用性管理等方面的自动化、智能化。
5、加强数据治理监督与考核：建立健全数据治理监督与考核机制，确保数据治理工作落到实处。
数据治理是大数据时代的重要课题，对于企业和社会的发展具有重要意义，通过深入理解数据治理的含义及其目标，并采取有效措施实施数据治理，有助于提高数据质量、保障数据安全、促进数据合规、提升数据可用性，为企业和社会创造更大价值。
标签： #数据治理的含义及其目标
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