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数据治理，作为企业数字化转型的重要基石，旨在通过规范、统一、高效的手段，确保数据质量和数据安全，实现数据价值的最大化释放，在数据治理参考框架（DGI）中，核心目标可以概括为以下几个方面：
数据质量提升
数据质量是数据治理的核心目标之一，高质量的数据是企业决策、业务运营和风险管理的基石，在DGI框架下，数据质量提升主要涉及以下几个方面：
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1、数据标准化：通过对数据元素的定义、编码和格式进行统一，确保数据的一致性和准确性。
2、数据清洗：对原始数据进行清洗、去重、纠错等操作，提高数据的完整性和准确性。
3、数据校验：对数据进行逻辑校验、规则校验等，确保数据的有效性。
4、数据质量监控：建立数据质量监控机制，实时跟踪数据质量变化，及时发现问题并采取措施。
数据安全与合规
数据安全与合规是数据治理的另一核心目标，随着数据价值的不断提升，数据安全与合规问题日益凸显，在DGI框架下，数据安全与合规主要包括以下几个方面：
1、数据访问控制：对数据访问权限进行严格控制，确保数据在授权范围内使用。
2、数据加密：对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。
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3、数据审计：对数据访问、修改等操作进行审计，确保数据安全。
4、遵守法律法规：确保企业数据治理活动符合国家法律法规、行业标准和内部规定。
数据价值释放
数据治理的最终目的是实现数据价值的最大化释放，在DGI框架下，数据价值释放主要包括以下几个方面：
1、数据整合：打破数据孤岛，实现数据资源的整合和共享，为业务创新提供数据支持。
2、数据挖掘与分析：通过对海量数据进行挖掘和分析，发现数据中的价值，为企业决策提供依据。
3、数据服务：将数据转化为服务，为业务部门提供便捷、高效的数据支持。
4、数据驱动业务：将数据作为核心资产，推动企业业务创新和发展。
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数据治理体系建设
数据治理体系建设是数据治理的核心目标之一，在DGI框架下，数据治理体系建设主要包括以下几个方面：
1、数据治理组织架构：建立数据治理组织架构，明确数据治理职责和权限。
2、数据治理流程：制定数据治理流程，规范数据治理活动。
3、数据治理技术：选择合适的数据治理技术，提高数据治理效率。
4、数据治理文化：培养数据治理意识，形成全员参与的数据治理文化。
在数据治理参考框架（DGI）中，数据治理的核心目标是构建数据价值释放与风险管控的和谐统一，通过数据质量提升、数据安全与合规、数据价值释放和数据治理体系建设等方面的工作，实现数据资源的合理利用，为企业的可持续发展提供有力保障。
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