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随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会的重要资源，数据治理作为数据管理的重要组成部分，旨在确保数据质量、安全、合规与共享，数据治理的对象是否包括个人数据？它们之间又存在怎样的关系？本文将围绕这一问题展开探讨。
数据治理的要素
1、数据质量：数据质量是数据治理的核心要素，包括数据的准确性、完整性、一致性、及时性、可用性等，高质量的数据是决策的基础，有助于提高企业或组织的运营效率。
2、数据安全：数据安全是指保护数据不被非法获取、篡改、泄露、丢失等，数据安全包括物理安全、网络安全、应用安全、数据加密、访问控制等方面。
3、数据合规：数据合规是指遵循相关法律法规，确保数据处理活动合法、合规，数据合规包括个人信息保护、数据跨境传输、数据开放共享等方面。
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4、数据共享：数据共享是指将数据在不同组织、部门、个人之间进行合理、有效的共享，数据共享有助于提高数据利用效率，促进创新。
5、数据生命周期管理：数据生命周期管理是指对数据从创建、存储、处理、共享到归档、销毁的全过程进行管理，数据生命周期管理有助于确保数据质量、安全、合规。
个人数据治理的重要性
1、保护个人隐私：个人数据是个人信息的重要组成部分，对其进行治理有助于保护个人隐私，防止个人信息被滥用。
2、遵循法律法规：个人数据治理有助于企业或组织遵循《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规，降低法律风险。
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3、提高数据质量：个人数据治理有助于提高个人数据的准确性、完整性、一致性等，为决策提供可靠依据。
4、促进数据共享：个人数据治理有助于在合法合规的前提下，促进个人数据的共享，提高数据利用效率。
个人数据治理与数据治理的关系
1、包容性：个人数据治理是数据治理的组成部分，两者相互包容，数据治理需要关注个人数据治理，确保个人数据得到有效保护。
2、互动性：个人数据治理与数据治理相互影响、相互促进，数据治理的完善有助于提高个人数据治理水平，反之亦然。
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3、互补性：个人数据治理与数据治理在目标、手段等方面存在互补性，数据治理关注数据质量、安全、合规等，个人数据治理则侧重于保护个人隐私、遵循法律法规等方面。
数据治理的对象包括个人数据，个人数据治理与数据治理之间存在着包容性、互动性和互补性关系，在数据治理过程中，我们需要关注个人数据治理，确保个人数据得到有效保护，同时提高数据质量、安全、合规与共享水平。
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