本文目录导读：
数据真实性原则
数据真实性是数据治理的基础，确保数据的真实性和准确性，是数据治理的首要任务，数据真实性原则要求：
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1、数据来源可靠：确保数据来源于正规渠道，避免因数据来源不正规导致的错误。
2、数据采集规范：严格按照数据采集规范进行操作，确保数据采集的准确性和完整性。
3、数据校验：对采集到的数据进行校验，排除错误数据，保证数据的真实性。
4、数据更新及时：对数据进行实时更新，确保数据的时效性。
数据完整性原则
数据完整性要求在数据治理过程中，保证数据的完整性，包括数据的完整性、逻辑性和一致性，具体要求如下：
1、数据完整性：确保数据在存储、传输和处理过程中，不丢失、不损坏。
2、数据逻辑性：确保数据之间的逻辑关系准确无误，避免出现矛盾或错误。
3、数据一致性：确保数据在不同系统、不同环节中保持一致性，避免出现重复或矛盾。
数据安全性原则
数据安全性是数据治理的核心，要求在数据治理过程中，确保数据不被非法访问、篡改或泄露，具体要求如下：
1、数据加密：对敏感数据进行加密处理，防止数据泄露。
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2、访问控制：对数据访问进行严格控制，确保只有授权用户才能访问数据。
3、数据备份：定期对数据进行备份，以防数据丢失。
4、安全审计：对数据访问、操作进行审计，及时发现和处理安全隐患。
数据共享原则
数据共享原则要求在数据治理过程中，打破数据孤岛，实现数据的高效共享，具体要求如下：
1、数据标准化：统一数据格式，确保数据在不同系统、不同环节中能够兼容。
2、数据接口开放：提供开放的数据接口，方便其他系统调用和共享数据。
3、数据共享平台建设：搭建数据共享平台，实现数据的集中管理和共享。
数据质量原则
数据质量是数据治理的关键，要求在数据治理过程中，不断提升数据质量，具体要求如下：
1、数据清洗：对数据进行清洗，排除错误、重复、异常等数据。
2、数据校验：对数据进行校验，确保数据的准确性和一致性。
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3、数据监控：对数据质量进行实时监控，及时发现和处理问题。
4、数据优化：根据业务需求，对数据进行优化，提高数据质量。
数据合规性原则
数据合规性原则要求在数据治理过程中，遵守相关法律法规，确保数据处理的合规性，具体要求如下：
1、遵守国家法律法规：在数据治理过程中，严格遵守国家相关法律法规。
2、数据隐私保护：对个人隐私数据进行严格保护，避免泄露。
3、数据跨境传输：遵守数据跨境传输的相关规定，确保数据传输合规。
4、数据审计：对数据处理过程进行审计，确保数据处理合规。
数据治理的六大基本原则是构建数字化时代的基石，在数据治理过程中，遵循这些原则，才能确保数据的真实性、完整性、安全性、共享性、质量和合规性，为数字化时代的蓬勃发展提供有力保障。
标签： #数据治理应当遵循哪些基本原则
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