本文目录导读：
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数据资产盘点与分类
1、对企业内部数据资产进行全面盘点，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2、根据数据属性、业务领域、数据类型等维度对数据进行分类，建立数据资产目录。
3、分析数据资产价值，确定重点数据资产，为后续治理工作提供依据。
数据质量管理
1、建立数据质量管理体系，明确数据质量目标、责任主体和考核标准。
2、对数据采集、存储、处理、传输等环节进行质量监控，确保数据质量符合要求。
3、开展数据清洗、脱敏、去重等工作，提高数据准确性、完整性和一致性。
4、定期对数据质量进行评估，持续改进数据质量。
数据安全与合规
1、建立数据安全管理体系，明确数据安全策略、安全责任和应急预案。
2、对数据存储、传输、处理等环节进行安全防护，确保数据安全。
3、遵循国家相关法律法规，确保数据合规使用。
4、开展数据安全培训，提高员工数据安全意识。
数据治理流程优化
1、优化数据采集、存储、处理、传输等环节的流程，提高数据治理效率。
2、建立数据治理标准，规范数据治理工作。
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3、加强数据治理工具应用，提高数据治理自动化水平。
4、建立数据治理团队，明确职责分工，提高团队协作能力。
数据共享与开放
1、建立数据共享平台，实现数据跨部门、跨系统共享。
2、制定数据开放策略，对外提供数据服务。
3、加强数据共享与开放过程中的数据质量控制，确保数据质量。
4、推动数据共享与开放相关政策的制定和实施。
数据治理文化建设
1、加强数据治理意识宣传，提高员工数据治理意识。
2、建立数据治理激励机制，鼓励员工积极参与数据治理工作。
3、开展数据治理培训，提升员工数据治理能力。
4、建立数据治理交流平台，促进数据治理经验分享。
数据治理技术与工具应用
1、引入数据治理新技术，如大数据、人工智能、区块链等，提高数据治理能力。
2、选择合适的数据治理工具，提高数据治理效率。
3、开展数据治理技术研究，推动数据治理技术创新。
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4、建立数据治理实验室，为数据治理工作提供技术支持。
数据治理绩效考核
1、建立数据治理绩效考核体系，明确考核指标和考核方法。
2、定期对数据治理工作进行绩效考核，确保数据治理工作取得实效。
3、分析绩效考核结果，持续改进数据治理工作。
4、将数据治理绩效考核结果与员工薪酬、晋升等挂钩，激发员工参与数据治理工作的积极性。
数据治理成果展示与应用
1、定期展示数据治理成果，提高企业数据治理水平。
2、将数据治理成果应用于业务场景，提升企业核心竞争力。
3、开展数据治理案例分享，推广优秀数据治理经验。
4、持续优化数据治理成果，为企业数字化转型提供有力支撑。
通过以上九个方面的全面梳理，企业可以构建一套完整的基础数据治理任务清单，为数字化转型奠定坚实基础，在实际操作过程中，企业应根据自身实际情况，不断调整和优化治理任务清单，以适应不断变化的市场环境。
标签： #基础数据治理任务清单
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