在当今数据驱动的时代，数据治理已经成为企业实现数据价值最大化的重要手段，数据治理的核心目标是确保数据质量、数据安全和数据合规，而数据标准管理作为数据治理的重要组成部分，其重要性不言而喻，对于数据标准管理在数据治理体系中的定位，有人认为其属于非基础性工作，本文将探讨数据标准管理在数据治理中的角色，分析其为何被称为非基础性工作，并阐述其在数据治理体系中的关键作用。
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我们需要明确数据标准管理的定义，数据标准管理是指对企业内部数据的生产、使用、存储、传输等各个环节进行规范和约束，确保数据的一致性、准确性和可追溯性，其主要包括数据质量标准、数据安全标准、数据合规标准和数据分类标准等方面。
数据标准管理为何被称为非基础性工作呢？原因有以下几点：
1、数据标准管理并非数据治理的核心工作，数据治理的核心工作是确保数据质量、数据安全和数据合规，而数据标准管理仅仅是实现这些目标的一种手段，在数据治理过程中，数据标准管理可能不是最先考虑的问题，而是在数据治理体系逐步完善的过程中逐渐凸显其重要性。
2、数据标准管理需要一定的专业知识和技能，相较于数据治理的其他方面，如数据质量管理、数据安全管理等，数据标准管理对从业者的专业素质要求更高，这就意味着，数据标准管理在数据治理体系中的推进需要投入更多的时间和精力。
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3、数据标准管理具有较强的复杂性，数据标准管理涉及到企业内部各个部门、各个环节，需要协调各方利益，统一认识，在这个过程中，可能会遇到各种利益冲突、技术难题和沟通障碍，使得数据标准管理的推进变得复杂。
尽管数据标准管理被称为非基础性工作，但其在数据治理体系中的关键作用不容忽视，以下是数据标准管理在数据治理中的几个关键作用：
1、保障数据质量，数据标准管理通过对数据质量进行规范和约束，确保数据的一致性、准确性和可追溯性，这有助于提高数据质量，为企业的决策提供可靠的数据支持。
2、促进数据共享，数据标准管理有助于统一数据格式、编码和命名规范，降低数据共享过程中的沟通成本和误差风险，这有助于提高企业内部数据共享的效率，实现数据价值的最大化。
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3、保障数据安全，数据标准管理通过对数据安全进行规范和约束，降低数据泄露、篡改等风险，这有助于提高企业的数据安全防护能力，保护企业利益。
4、满足合规要求，数据标准管理有助于企业遵守相关法律法规和行业标准，降低合规风险，这对于企业的发展具有重要意义。
数据标准管理作为数据治理体系中的关键非基础性工作，虽然不是数据治理的核心，但其作用不可忽视，企业应充分认识到数据标准管理的重要性，加强数据标准管理，推动数据治理体系不断完善，从而实现数据价值的最大化。
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