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随着大数据时代的到来，数据已成为企业、政府等各个领域的重要资产，在数据激增的背景下，如何进行有效的数据治理，确保数据质量、安全与合规，成为亟待解决的问题，数据治理的基本环境要素包括目标与原则，它们是确保数据治理工作顺利开展的关键，本文将围绕数据治理的目标与原则展开论述，探讨其重要性及如何塑造与贯彻。
数据治理目标
1、提升数据质量：数据质量是数据治理的核心目标之一，高质量的数据能够为业务决策提供有力支持，降低运营风险，数据治理应致力于提高数据准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性。
2、保障数据安全：数据安全是数据治理的重要目标，在数据治理过程中，应确保数据不被非法获取、篡改、泄露，防止数据泄露带来的损失。
3、促进数据合规：随着数据法律法规的不断完善，数据治理应确保企业遵守相关法律法规，如《中华人民共和国个人信息保护法》等，降低法律风险。
4、提高数据利用率：数据治理的目标之一是提高数据利用率，通过优化数据存储、管理和应用，使数据充分发挥价值。
5、促进数据共享与交换：数据治理应推动数据在组织内部及跨组织间的共享与交换，实现数据资源的最大化利用。
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数据治理原则
1、统一管理：数据治理应遵循统一管理的原则，确保数据在组织内部实现统一规划、统一标准、统一流程。
2、以人为本：数据治理应以用户需求为导向，关注用户隐私保护，确保数据治理工作符合用户利益。
3、闭环管理：数据治理应形成闭环管理，从数据采集、存储、处理、应用到销毁，实现全过程管理。
4、适度控制：在数据治理过程中，应适度控制数据规模和复杂性，确保数据治理工作高效、有序。
5、适应性：数据治理应具备适应性，根据业务发展和技术进步，不断调整和优化数据治理策略。
塑造与贯彻数据治理目标与原则
1、建立数据治理组织架构：明确数据治理的领导机构、执行机构和监督机构，确保数据治理工作的有序推进。
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2、制定数据治理规划：根据企业战略和业务需求，制定数据治理规划，明确数据治理的目标、原则和实施路径。
3、建立数据治理标准体系：制定数据质量、数据安全、数据合规等方面的标准，确保数据治理工作有据可依。
4、加强数据治理培训：提高员工数据治理意识，增强数据治理能力，确保数据治理工作落到实处。
5、持续改进：根据数据治理工作的实际效果，不断调整和优化数据治理策略，实现数据治理的持续改进。
数据治理的目标与原则是确保数据治理工作顺利开展的基础，通过明确数据治理目标，遵循数据治理原则，并采取有效措施塑造与贯彻，企业可以更好地发挥数据价值，降低数据风险，实现可持续发展。
标签： #数据治理的基本环境要素有目标与原则
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