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随着大数据时代的到来，数据已成为企业发展的核心竞争力，数据治理作为保障数据质量、确保数据安全、提高数据价值的基石，却面临着诸多挑战，本文将从数据治理的重点与难点出发，提出相应的应对策略。
数据治理的重点
1、数据质量管理
数据质量管理是数据治理的核心，包括数据准确性、一致性、完整性、时效性、可用性等方面，以下是数据质量管理的关键点：
（1）数据清洗：通过对数据进行去重、纠错、转换等操作，提高数据质量。
（2）数据监控：实时监控数据质量，确保数据质量符合要求。
（3）数据生命周期管理：对数据进行全生命周期管理，包括数据采集、存储、处理、应用、归档、销毁等环节。
2、数据安全与合规
数据安全与合规是数据治理的另一个重要方面，包括数据安全、隐私保护、数据合规等方面，以下是数据安全与合规的关键点：
（1）数据加密：对敏感数据进行加密处理，防止数据泄露。
（2）访问控制：对数据访问权限进行严格控制，确保数据安全。
（3）合规性检查：确保数据治理符合相关法律法规和行业标准。
3、数据治理体系构建
数据治理体系构建是数据治理的基础，包括组织架构、制度规范、技术工具等方面，以下是数据治理体系构建的关键点：
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（1）组织架构：明确数据治理的组织架构，确保数据治理工作有序开展。
（2）制度规范：制定数据治理相关制度规范，确保数据治理有章可循。
（3）技术工具：选用合适的数据治理技术工具，提高数据治理效率。
数据治理的难点
1、数据质量参差不齐
数据质量参差不齐是数据治理的一大难点，主要表现为数据缺失、错误、不一致等问题，解决这一难点需要从数据源头抓起，加强数据质量管理。
2、数据安全风险高
随着数据泄露事件频发，数据安全风险日益凸显，解决这一难点需要加强数据安全防护，提高数据安全意识。
3、数据治理人才短缺
数据治理是一项综合性工作，需要具备数据管理、技术、业务等多方面能力的人才，当前数据治理人才短缺，成为制约数据治理工作推进的重要因素。
4、数据治理投入不足
数据治理工作需要一定的资金投入，包括技术工具、人才培训、制度完善等方面，部分企业对数据治理投入不足，导致数据治理工作难以有效开展。
应对策略
1、加强数据质量管理
（1）建立数据质量评估体系，对数据进行定期评估。
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（2）推广数据清洗、转换等数据处理技术，提高数据质量。
2、提升数据安全防护能力
（1）加强数据安全意识培训，提高员工数据安全意识。
（2）采用数据加密、访问控制等技术手段，确保数据安全。
3、培养数据治理人才
（1）加强数据治理人才培养，提高人才综合素质。
（2）搭建数据治理团队，形成专业化的数据治理团队。
4、加大数据治理投入
（1）加大数据治理资金投入，确保数据治理工作顺利开展。
（2）优化数据治理资源配置，提高数据治理效率。
数据治理是大数据时代企业发展的必然选择，面对数据治理的重点与难点，企业应采取有效措施，加强数据质量管理、提升数据安全防护能力、培养数据治理人才、加大数据治理投入，从而实现数据价值的最大化。
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