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在信息化、数字化时代，大数据已成为推动社会经济发展的重要力量，大数据的治理也成为了一个亟待解决的问题，大数据治理范围共包括六个关键域，本文将从战略组织视角出发，对这六个关键域进行深入剖析，以期为我国大数据治理提供有益的参考。
数据战略规划
数据战略规划是大数据治理的基础，它关系到企业或组织在大数据时代的核心竞争力，在数据战略规划阶段，需要明确以下三个方面：
1、明确数据治理目标：根据企业或组织的战略目标，确定数据治理的具体目标，如提高数据质量、保障数据安全、提升数据价值等。
2、构建数据治理体系：建立健全数据治理组织架构，明确各部门职责，确保数据治理工作有序开展。
3、制定数据治理政策：制定一系列数据治理政策和规范，包括数据采集、存储、处理、分析、共享等环节，确保数据治理工作有法可依。
数据质量管理
数据质量管理是大数据治理的核心，直接关系到数据的应用效果，在数据质量管理阶段，需要关注以下三个方面：
1、数据质量标准：建立数据质量标准体系，明确数据质量评价指标，确保数据质量达到预期要求。
2、数据质量监控：对数据采集、存储、处理、分析等环节进行实时监控，及时发现并解决数据质量问题。
3、数据质量提升：通过数据清洗、数据脱敏、数据转换等手段，提高数据质量，为数据应用提供可靠保障。
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数据安全保障
数据安全保障是大数据治理的关键，关系到企业或组织的生存与发展，在数据安全保障阶段，需要关注以下三个方面：
1、数据安全策略：制定数据安全策略，明确数据安全等级、访问权限、加密措施等，确保数据安全。
2、数据安全防护：采取物理、技术、管理等多种手段，对数据存储、传输、处理等环节进行安全防护。
3、数据安全审计：对数据安全事件进行审计，及时发现安全隐患，完善数据安全防护措施。
数据共享与开放
数据共享与开放是大数据治理的重要方向，有助于发挥数据价值，在数据共享与开放阶段，需要关注以下三个方面：
1、数据共享平台：建立数据共享平台，实现数据资源的集中管理和高效共享。
2、数据开放政策：制定数据开放政策，明确数据开放范围、方式、流程等，促进数据资源开放。
3、数据开放应用：鼓励企业、科研机构等利用开放数据开展创新研究，推动社会经济发展。
数据伦理与合规
数据伦理与合规是大数据治理的底线，关系到企业或组织的声誉，在数据伦理与合规阶段，需要关注以下三个方面：
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1、数据伦理规范：制定数据伦理规范，明确数据收集、使用、处理等环节的伦理要求。
2、数据合规审查：对数据治理活动进行合规审查，确保数据治理工作符合法律法规要求。
3、数据争议解决：建立健全数据争议解决机制，及时解决数据伦理与合规问题。
数据治理文化建设
数据治理文化建设是大数据治理的保障，有助于形成良好的数据治理氛围，在数据治理文化建设阶段，需要关注以下三个方面：
1、数据治理意识：提高全员数据治理意识，使员工认识到数据治理的重要性。
2、数据治理培训：开展数据治理培训，提升员工数据治理能力。
3、数据治理考核：将数据治理纳入绩效考核体系，激励员工积极参与数据治理工作。
大数据治理是一个系统工程，需要从战略组织视角出发，全面关注六个关键域，只有构建完善的大数据治理体系，才能充分发挥大数据的价值，推动我国经济社会发展。
标签： #大数据治理范围共包括六个关键域
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