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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业最重要的资产之一，数据量的爆炸式增长也带来了数据治理的挑战，数据治理作为企业数据管理的核心，旨在确保数据质量、合规性、安全性和可访问性，本文将从数据治理的基本环境要素出发，重点探讨目标与原则在数据治理中的重要性。
数据治理的基本环境要素
1、目标
数据治理的目标是指通过实施一系列管理措施，确保企业数据在质量、合规性、安全性和可访问性方面达到预期效果，具体而言，数据治理的目标包括：
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（1）提高数据质量：确保数据真实、准确、完整、一致、及时，为业务决策提供可靠依据。
（2）确保合规性：遵守国家法律法规、行业标准和企业内部规定，降低合规风险。
（3）保障安全性：保护数据不被非法访问、篡改、泄露，确保企业信息安全。
（4）提升可访问性：确保数据资源得到合理利用，提高业务效率。
2、原则
数据治理的原则是指在进行数据管理时，应遵循的基本准则，以下是一些关键原则：
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（1）全面性：数据治理应覆盖企业所有数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（2）协同性：数据治理涉及多个部门、多个角色，应实现跨部门、跨角色的协同合作。
（3）规范性：数据治理应遵循国家法律法规、行业标准和企业内部规定。
（4）创新性：数据治理应结合新技术、新方法，不断提升数据管理能力。
（5）持续性：数据治理是一个长期、持续的过程，需要不断优化和改进。
目标与原则在数据治理中的重要性
1、明确目标，有的放矢
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数据治理的目标是企业实施数据管理的出发点和落脚点，只有明确了目标，才能确保数据治理工作有的放矢，避免盲目性和随意性，企业在实施数据治理时，可以围绕提高数据质量、确保合规性、保障安全性和提升可访问性等方面制定具体目标，有针对性地开展数据治理工作。
2、遵循原则，确保效果
数据治理的原则是指导数据管理工作的基本准则，遵循原则，有助于确保数据治理工作的有效性，在数据治理过程中，企业应全面梳理数据资源，实现跨部门、跨角色的协同合作，确保数据治理工作覆盖所有数据；企业还应结合新技术、新方法，不断提升数据管理能力。
数据治理是企业数据管理的核心，其基本环境要素包括目标与原则，明确目标，有的放矢；遵循原则，确保效果，只有将目标与原则贯穿于数据治理的始终，才能实现数据价值的最大化，为企业发展提供有力支撑，在新时代背景下，企业应高度重视数据治理工作，不断提升数据管理能力，以应对日益激烈的市场竞争。
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