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随着大数据时代的到来，数据已经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，其重要性日益凸显，本文旨在探讨数据治理在智能时代的发展趋势、关键要素以及面临的挑战，为我国数据治理实践提供有益的参考。
数据治理在智能时代的发展趋势
1、数据治理体系日益完善，随着国家政策的大力支持，我国数据治理体系不断完善，逐步形成以数据治理标准、数据治理框架、数据治理技术等为核心的治理体系。
2、数据治理与业务深度融合，在智能时代，数据治理不再仅仅是技术层面的工作，而是与业务、组织、文化等方面深度融合，以实现数据价值最大化。
3、数据治理技术不断创新，随着人工智能、云计算、区块链等技术的快速发展，数据治理技术不断创新，为数据治理提供有力支持。
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4、数据治理与法律法规紧密结合，在智能时代，数据治理与法律法规紧密结合，以保障数据安全、合规、可靠。
数据治理的关键要素
1、数据治理组织架构，建立完善的数据治理组织架构，明确各部门职责，确保数据治理工作有序开展。
2、数据治理策略，制定科学合理的数据治理策略，明确数据治理目标、原则、方法等，指导数据治理实践。
3、数据治理技术，运用先进的数据治理技术，如数据质量管理、数据安全管理、数据标准化等，提升数据治理效率。
4、数据治理人才，培养具备数据治理能力的人才队伍，提高数据治理水平。
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5、数据治理文化，营造良好的数据治理文化，增强员工数据治理意识，形成全员参与的良好氛围。
数据治理面临的挑战
1、数据质量参差不齐，我国数据质量参差不齐，严重影响数据治理工作的开展。
2、数据安全风险，随着数据量的激增，数据安全风险不断上升，对数据治理提出更高要求。
3、数据治理人才短缺，数据治理人才短缺，制约数据治理工作的深入开展。
4、数据治理技术落后，部分企业数据治理技术落后，难以满足智能时代的需求。
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5、数据治理与业务脱节，数据治理与业务脱节，导致数据治理工作难以发挥实际作用。
数据治理在智能时代具有重要意义，我国应积极应对数据治理面临的挑战，不断完善数据治理体系，提升数据治理水平，为我国智能时代发展奠定坚实基础。
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