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随着信息技术的飞速发展，数据已成为国家战略资源，数据治理作为数据管理的重要组成部分，对于保障数据安全、提高数据质量、促进数据共享具有重要意义，我国高度重视数据治理工作，陆续出台了一系列国家标准，本文将对数据治理国家标准进行解读，旨在帮助企业和机构更好地理解和应用这些标准，构建高效、安全的数字生态系统。
数据治理国家标准概述
1、《数据治理基础通用术语》（GB/T 35579-2017）
该标准规定了数据治理领域的基础通用术语，包括数据治理、数据质量、数据安全、数据共享等概念，该标准为数据治理相关标准的制定提供了基础。
2、《数据治理体系建设指南》（GB/T 35580-2017）
该标准规定了数据治理体系建设的原则、目标、内容、方法等，该标准旨在指导企业和机构建立健全数据治理体系，提高数据治理能力。
3、《数据治理实施指南》（GB/T 35581-2017）
该标准规定了数据治理实施过程中的具体方法和步骤，包括数据治理组织架构、职责分工、制度规范、技术手段等，该标准为数据治理实施提供了可操作性的指导。
4、《数据治理风险评估指南》（GB/T 35582-2017）
该标准规定了数据治理风险评估的原则、方法、步骤等，该标准旨在帮助企业识别、评估数据治理风险，并采取相应措施降低风险。
5、《数据治理质量评估指南》（GB/T 35583-2017）
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该标准规定了数据治理质量评估的原则、方法、步骤等，该标准旨在帮助企业评估数据治理质量，并持续改进。
数据治理国家标准解读
1、数据治理的内涵
数据治理是指通过建立和完善数据治理体系，规范数据管理行为，提高数据质量，保障数据安全，促进数据共享，实现数据价值最大化的一系列管理活动。
2、数据治理体系建设的原则
（1）依法依规：遵循国家法律法规、政策要求，确保数据治理工作的合法性、合规性。
（2）全面覆盖：覆盖数据治理的各个环节，包括数据采集、存储、处理、应用、共享等。
（3）权责分明：明确数据治理各方的职责，确保数据治理工作的有效推进。
（4）持续改进：建立数据治理评估机制，持续改进数据治理工作。
3、数据治理实施的关键环节
（1）组织架构：建立健全数据治理组织架构，明确各部门职责，确保数据治理工作有序开展。
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（2）制度规范：制定数据治理相关制度规范，明确数据管理要求，规范数据管理行为。
（3）技术手段：运用先进技术手段，提高数据治理效率，保障数据安全。
（4）数据质量：加强数据质量管理，提高数据质量，确保数据准确性、完整性、一致性。
（5）数据安全：加强数据安全保障，防范数据泄露、篡改等风险。
4、数据治理风险评估与质量评估
（1）风险评估：根据数据治理风险发生可能性和影响程度，对风险进行识别、评估和分类，采取相应措施降低风险。
（2）质量评估：定期对数据治理质量进行评估，发现不足，持续改进。
数据治理国家标准为我国数据治理工作提供了有力指导，企业和机构应认真贯彻落实这些标准，建立健全数据治理体系，提高数据治理能力，为构建高效、安全的数字生态系统贡献力量。
标签： #数据治理国际标准
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