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在当今信息时代，数据已经成为企业、政府和社会组织发展的核心资源，数据治理作为数据管理的重要组成部分，旨在确保数据质量、安全、合规和有效利用，在数据治理的过程中，我们应明确一个关键原则：数据治理的对象不包括国际数据，本文将从数据治理的范围、原因及拓展数据治理边界新视野等方面进行探讨。
数据治理的范围
数据治理的对象主要包括以下几个方面：
1、本土数据：指在特定国家或地区产生、存储和使用的各类数据，如企业内部数据、政府数据、公共数据等。
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2、机构内部数据：指组织内部各部门、业务线产生的数据，如财务数据、人力资源数据、市场数据等。
3、供应链数据：指企业在其供应链中涉及到的各类数据，如供应商数据、客户数据、物流数据等。
4、合作伙伴数据：指与组织有合作关系的其他组织或企业产生的数据，如合作伙伴的内部数据、市场数据等。
5、用户数据：指在组织业务过程中收集到的用户信息，如用户行为数据、用户反馈数据等。
需要注意的是，数据治理的对象不包括国际数据，原因如下：
数据治理不包括国际数据的原因
1、数据主权：每个国家或地区都有权自主管理和保护自己的数据，将国际数据纳入数据治理范围，可能涉及侵犯其他国家或地区的数据主权。
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2、数据安全：国际数据在传输、存储和使用过程中，可能面临更高的安全风险，将国际数据纳入数据治理范围，可能导致数据泄露、滥用等问题。
3、法律法规：不同国家或地区对数据保护的法律法规存在差异，将国际数据纳入数据治理范围，可能增加组织在法律层面上的风险。
4、数据质量：国际数据的质量参差不齐，可能对组织的数据治理工作带来负面影响。
拓展数据治理边界新视野
针对数据治理不包括国际数据的原则，我们可以从以下几个方面拓展数据治理边界：
1、加强本土数据治理：加大对本土数据的治理力度，提高数据质量、安全、合规和有效利用。
2、深化跨部门合作：推动组织内部各部门、业务线之间的数据共享与协作，实现数据价值的最大化。
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3、创新数据治理工具和技术：运用大数据、人工智能等技术手段，提高数据治理的效率和效果。
4、加强数据安全防护：针对数据安全风险，建立健全数据安全防护体系，确保数据安全。
5、推动数据合规化：遵循国内外数据保护法律法规，确保数据治理工作合规进行。
数据治理的对象不包括国际数据，在数据治理的过程中，我们要明确这一原则，同时拓展数据治理边界，为组织和社会创造更大的价值。
标签： #数据治理的对象不包括国际数据
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