本文目录导读：
数据质量提升与标准化
1、实施数据清洗策略，对现有数据进行全面检查和修正，确保数据准确性。
2、建立数据质量评估体系，定期对数据质量进行监控和评估。
3、推行数据标准化流程，统一数据格式、编码和命名规范。
4、开展数据质量培训，提高员工对数据质量的认识和重视程度。
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数据治理体系建设
1、制定数据治理策略，明确数据治理的目标、原则和实施路径。
2、构建数据治理组织架构，设立数据治理委员会和相关部门。
3、建立数据治理制度，规范数据采集、存储、处理、共享和使用等环节。
4、制定数据治理流程，确保数据治理工作有序、高效地进行。
数据安全管理与合规
1、开展数据安全风险评估，识别数据安全风险点和潜在威胁。
2、建立数据安全防护体系，实施数据加密、访问控制、审计等措施。
3、落实数据合规要求，确保数据治理工作符合国家法律法规和行业标准。
4、开展数据安全培训，提高员工的数据安全意识和防范能力。
数据共享与开放
1、建立数据共享平台，实现数据资源的整合和共享。
2、制定数据共享规则，明确数据共享的范围、方式和权限。
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3、推动数据开放，鼓励企业内部和外部的数据共享与交换。
4、建立数据共享评价机制，评估数据共享效果和影响力。
数据资产管理
1、建立数据资产目录，明确数据资产的范围、分类和价值。
2、开展数据资产盘点，统计数据资产数量、质量和分布情况。
3、制定数据资产策略，优化数据资产配置和利用。
4、建立数据资产评估体系，评估数据资产的价值和风险。
数据技术创新与应用
1、跟踪数据技术发展趋势，引入先进的数据处理和分析技术。
2、推动数据技术落地应用，提高数据处理效率和数据分析能力。
3、开展数据技术创新研究，探索数据技术在业务场景中的应用。
4、建立数据技术培训体系，提高员工的数据技术水平和应用能力。
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数据文化建设与宣传
1、开展数据文化宣传活动，提高员工对数据治理工作的认识和参与度。
2、建立数据文化氛围，倡导数据驱动决策和业务创新。
3、推动数据文化理念融入企业核心价值观，形成全员参与数据治理的良好氛围。
4、定期举办数据治理论坛和研讨会，促进数据治理领域的交流与合作。
数据治理评估与持续改进
1、建立数据治理评估体系，定期对数据治理工作进行评估和反馈。
2、根据评估结果，制定数据治理改进计划，持续优化数据治理工作。
3、开展数据治理效果跟踪，评估数据治理工作的实际成效。
4、建立数据治理持续改进机制，确保数据治理工作不断优化和提升。
通过以上八个方面的任务清单，全面优化基础数据治理，构建高效的数据管理体系，为企业发展提供坚实的数据支撑。
标签： #基础数据治理任务清单
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