本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据治理作为企业数字化转型的关键环节，已成为企业竞争的重要驱动力，数据治理参考框架（Data Governance Initiative，简称DGI）作为业界权威的数据治理指南，为企业提供了全面的数据治理方法论，在DGI框架中，核心目标是什么？本文将围绕这一核心目标展开论述。
数据治理参考框架（DGI）概述
数据治理参考框架（DGI）由国际数据管理协会（Data Management Association，简称DAMA）于2017年发布，旨在帮助企业建立、实施和优化数据治理体系，DGI框架包括五个阶段，分别为：战略规划、数据管理、数据治理、数据质量与安全、数据生命周期管理。
数据治理的核心目标
在DGI框架的五个阶段中，数据治理的核心目标是确保数据质量与安全，以下将从数据质量和数据安全两个方面进行详细阐述。
1、数据质量
数据质量是数据治理的基础，是企业实现数据驱动发展的前提，在DGI框架中，数据质量包括以下几个方面：
（1）准确性：数据应真实、可靠，符合实际情况。
（2）一致性：数据在各个系统、部门之间应保持一致。
（3）完整性：数据应包含所有必要的属性，不遗漏关键信息。
（4）及时性：数据应实时更新，满足业务需求。
（5）可用性：数据应易于访问、使用和分析。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
为了实现数据质量目标，企业需要采取以下措施：
（1）建立数据质量标准：明确数据质量要求，制定相关规范。
（2）数据质量评估：定期对数据进行质量评估，发现问题及时整改。
（3）数据清洗：对数据进行清洗，去除错误、重复、不一致等数据。
（4）数据治理工具：利用数据治理工具，实现数据质量监控、分析、改进。
2、数据安全
数据安全是数据治理的重要保障，关系到企业的核心竞争力，在DGI框架中，数据安全包括以下几个方面：
（1）机密性：确保数据不被未授权访问。
（2）完整性：防止数据被篡改、破坏。
（3）可用性：确保数据在需要时能够被访问和使用。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（4）合规性：遵守相关法律法规，确保数据安全。
为了实现数据安全目标，企业需要采取以下措施：
（1）建立数据安全政策：明确数据安全要求，制定相关规范。
（2）数据安全评估：定期对数据进行安全评估，发现问题及时整改。
（3）数据加密：对敏感数据进行加密，防止数据泄露。
（4）权限管理：实施严格的权限管理，确保数据访问权限合理。
数据治理参考框架（DGI）的核心目标是确保数据质量与安全，企业应紧紧围绕这一核心目标，从数据质量、数据安全等方面入手，建立完善的数据治理体系，以实现数据驱动发展，在这个过程中，企业需要充分利用DGI框架提供的方法论，结合自身实际情况，不断优化数据治理体系，为企业创造更大的价值。
评论列表