本文目录导读：
明确数据治理目标与策略
在开展数据治理工作之前，企业需要明确数据治理的目标与策略，要确定数据治理的核心目标，如提升数据质量、确保数据安全、促进数据共享等，根据企业实际情况，制定相应的数据治理策略，包括数据分类、数据标识、数据采集、数据存储、数据交换、数据共享等环节。
组建专业团队，分工协作
数据治理工作涉及多个部门和岗位，需要组建一支专业的团队，明确各成员的职责与分工，团队应包括数据治理负责人、数据管理员、数据分析师、IT人员等，确保各环节工作有序进行。
建立健全数据治理制度
数据治理制度是保障数据治理工作顺利开展的重要保障，企业应建立健全数据治理制度，包括数据治理组织架构、数据治理流程、数据质量标准、数据安全规范等，确保数据治理工作有章可循。
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开展数据质量提升行动
数据质量是数据治理的核心任务之一，企业应开展数据质量提升行动，包括数据清洗、数据校验、数据脱敏等，确保数据真实、准确、完整、一致。
加强数据安全管理
数据安全是数据治理的重要环节，企业应加强数据安全管理，包括数据加密、访问控制、安全审计等，确保数据在存储、传输、使用过程中不被泄露、篡改、破坏。
推动数据共享与交换
数据共享与交换是数据治理的重要目标，企业应推动数据共享与交换，打破部门壁垒，实现数据在各业务系统间的互联互通，提高数据利用率。
利用大数据技术优化数据治理
大数据技术的发展为数据治理提供了新的手段，企业可以利用大数据技术，如数据挖掘、机器学习等，对海量数据进行处理和分析，提升数据治理效果。
加强数据治理培训与宣传
数据治理是一项长期、持续的工作，需要全体员工的参与，企业应加强数据治理培训与宣传，提高员工的数据治理意识，使数据治理理念深入人心。
具体实施步骤如下：
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1、制定数据治理规划：明确数据治理的目标、范围、阶段和里程碑，制定详细的实施计划。
2、建立数据治理组织架构：明确数据治理负责人、数据管理员、数据分析师等岗位的职责和权限。
3、开展数据资产盘点：全面梳理企业数据资产，包括数据类型、数据来源、数据存储位置等。
4、制定数据质量标准：根据业务需求，制定数据质量标准，包括数据准确性、完整性、一致性、时效性等。
5、实施数据清洗与校验：对数据进行清洗和校验，确保数据质量符合标准。
6、建立数据安全体系：制定数据安全策略，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
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7、推动数据共享与交换：打破部门壁垒，实现数据在各业务系统间的互联互通。
8、利用大数据技术优化数据治理：运用大数据技术，对海量数据进行处理和分析，提升数据治理效果。
9、加强数据治理培训与宣传：提高员工的数据治理意识，使数据治理理念深入人心。
10、持续优化与改进：根据实际情况，对数据治理工作进行持续优化与改进，确保数据治理工作取得实效。
数据治理是企业数字化转型的重要保障，通过实施以上8大推进策略，企业可以有效提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享，助力企业实现数字化转型。
标签： #数据治理工作的8种推进套路
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