本文目录导读：
数据治理作为现代企业信息化建设的重要组成部分，其核心目标是提高并优化企业数据的价值与应用效率，以下是数据治理的主要目标及其具体实施措施：
提高数据质量
数据质量是数据治理的首要目标，高质量的数据是确保企业决策科学、准确、高效的基础，以下是提升数据质量的具体措施：
1、建立数据质量管理体系：明确数据质量标准，制定数据质量检查、评估、监控等制度，确保数据质量持续提升。
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2、优化数据采集与整合：加强数据源头管理，确保数据采集的准确性、完整性；通过数据清洗、脱敏等技术手段，提高数据整合质量。
3、强化数据质量控制：建立健全数据质量控制流程，对数据质量进行持续监控，及时发现并解决问题。
保障数据安全
数据安全是数据治理的核心目标之一，在信息化时代，数据泄露、篡改等安全风险日益突出，以下是保障数据安全的具体措施：
1、建立数据安全管理体系：明确数据安全政策、制度，制定数据安全防护、应急响应等方案。
2、强化数据访问控制：实施权限管理、身份认证等技术手段，确保数据访问权限合理、可控。
3、加强数据加密与脱敏：对敏感数据进行加密存储和传输，降低数据泄露风险。
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提升数据应用效率
数据治理的目标之一是提升数据应用效率，实现数据价值最大化，以下是提高数据应用效率的具体措施：
1、优化数据架构：构建符合业务需求的数据架构，提高数据存储、处理、分析等能力。
2、提供高效的数据服务：通过数据仓库、数据湖等技术手段，实现数据的高效存储、检索、分析等功能。
3、推广数据应用：鼓励业务部门、研发团队等利用数据技术，创新业务模式，提升企业竞争力。
促进数据共享与协同
数据治理的目标之一是促进数据共享与协同，实现数据资源的最大化利用，以下是实现数据共享与协同的具体措施：
1、建立数据共享平台：搭建统一的数据共享平台，实现数据资源的集中管理、统一访问。
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2、推进数据标准化：制定数据标准，确保数据在不同系统、部门间的一致性。
3、优化数据交换机制：建立数据交换机制，实现数据在不同系统间的快速、安全交换。
数据治理的目标在于提高并优化企业数据的价值与应用效率，通过实施上述措施，企业可以确保数据质量、保障数据安全、提升数据应用效率，最终实现数据资源的最大化利用，为企业创造更大的价值。
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