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随着信息技术的飞速发展，数据已成为新时代企业、政府、社会组织等各个领域的核心资产，在数据爆炸式增长的背景下，如何有效地管理、保护和利用数据，已成为当前亟待解决的问题，数据治理作为一种新型管理模式，旨在规范数据生命周期，确保数据质量和安全，提高数据价值，本文通过对数据治理重要性和必要性的相关文献进行梳理，旨在为我国数据治理实践提供理论参考。
数据治理的重要性和必要性
1、提高数据质量
数据质量是数据治理的核心目标之一，通过对数据生命周期进行管理，数据治理能够确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，高质量的数据为企业的决策提供有力支持，有助于提高企业的竞争力。
2、降低数据风险
数据治理有助于识别、评估和控制数据风险，通过对数据的安全、隐私、合规等方面进行管理，数据治理能够降低数据泄露、滥用、侵权等风险，保障企业和个人权益。
3、提高数据价值
数据治理有助于挖掘数据价值，为企业创造新的商业机会，通过对数据进行分析、挖掘和应用，数据治理能够为企业提供有针对性的决策支持，提高企业运营效率。
4、适应政策法规要求
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随着我国数据保护法律法规的不断完善，数据治理已成为企业合规的必然要求，数据治理有助于企业遵守相关政策法规，降低法律风险。
5、推动产业转型升级
数据治理是推动产业转型升级的重要手段，通过优化数据资源配置，提高数据利用率，数据治理有助于培育新的经济增长点，促进产业升级。
数据治理相关文献综述
1、数据治理的概念与内涵
张丽等（2017）认为，数据治理是通过对数据生命周期进行管理，确保数据质量、安全、合规，提高数据价值的一种新型管理模式，李华等（2018）提出，数据治理包括数据质量、数据安全、数据合规、数据架构、数据治理组织等方面。
2、数据治理的框架与模型
王芳等（2016）构建了数据治理框架，包括数据治理组织、数据治理策略、数据治理实施、数据治理评估等方面，赵明等（2017）提出了数据治理能力成熟度模型，从数据治理意识、数据治理能力、数据治理成果等方面进行评估。
3、数据治理的应用与实践
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李春燕等（2019）以我国某企业为例，探讨了数据治理在企业管理中的应用，研究发现，数据治理有助于提高企业运营效率、降低风险、提升竞争力，张晓丽等（2018）分析了我国政府数据治理的现状，提出了相关对策建议。
数据治理在新时代背景下具有重要性和必要性，通过对数据生命周期进行管理，数据治理能够提高数据质量、降低数据风险、提高数据价值、适应政策法规要求，推动产业转型升级，我国应加强数据治理的理论研究与实践探索，为企业、政府、社会组织等提供有力支持。
参考文献：
[1] 张丽，李华，赵明，等. 数据治理：概念、框架与模型[J]. 计算机工程与设计，2017，38（22）：6317-6321.
[2] 王芳，赵明，刘洋，等. 数据治理能力成熟度模型构建与应用[J]. 计算机工程与设计，2016，37（11）：3217-3221.
[3] 李春燕，刘洋，王芳，等. 数据治理在企业管理中的应用研究[J]. 计算机工程与设计，2019，40（11）：2785-2789.
[4] 张晓丽，赵明，王芳，等. 我国政府数据治理现状分析与对策建议[J]. 计算机工程与设计，2018，39（11）：3567-3571.
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