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随着大数据时代的到来，数据已成为企业、政府、社会等各个领域的重要资源，数据治理作为数据管理的关键环节，却面临着诸多挑战，本文将从数据治理的方法路径及措施两方面进行探讨，旨在为构建数据管理新生态提供有益的借鉴。
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数据治理的方法路径
1、明确数据治理目标
数据治理的首要任务是明确治理目标，包括数据质量、数据安全、数据合规等方面，企业应根据自身业务需求，制定切实可行的数据治理目标。
2、建立数据治理体系
数据治理体系是数据治理工作的基础，包括组织架构、管理制度、技术工具等，企业应建立健全数据治理体系，确保数据治理工作的有序开展。
3、数据质量管理
数据质量管理是数据治理的核心环节，包括数据清洗、数据整合、数据标准化等，企业应采取有效措施，提高数据质量，为业务决策提供可靠依据。
4、数据安全管理
数据安全是数据治理的重要保障，包括数据加密、访问控制、安全审计等，企业应加强数据安全管理，防范数据泄露、篡改等风险。
5、数据合规管理
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数据合规管理是数据治理的必要环节，包括数据收集、存储、使用、共享等环节的合规性，企业应严格遵守国家法律法规，确保数据合规。
6、数据生命周期管理
数据生命周期管理是数据治理的重要环节，包括数据采集、存储、处理、分析、应用、归档、销毁等，企业应建立健全数据生命周期管理制度，确保数据全生命周期管理。
数据治理的措施
1、加强组织领导
企业应成立数据治理领导小组，负责统筹规划、协调推进数据治理工作，明确各部门在数据治理中的职责，形成齐抓共管的良好局面。
2、建立数据治理制度
企业应制定数据治理相关制度，明确数据治理的范围、目标、流程、责任等，制度应具有可操作性，便于执行。
3、技术保障
企业应投入必要的技术资源，为数据治理提供技术支持，如：采用数据质量管理工具、数据安全防护技术、数据生命周期管理平台等。
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4、人员培训
数据治理工作需要大量专业人才，企业应加强数据治理人员的培训，提高其业务能力、技术水平和综合素质。
5、跨部门协作
数据治理涉及企业内部多个部门，企业应加强跨部门协作，打破信息孤岛，实现数据共享。
6、监督与考核
企业应建立健全数据治理监督与考核机制，对数据治理工作进行定期检查、评估和改进，确保数据治理工作取得实效。
数据治理是大数据时代企业、政府、社会等各个领域面临的共同挑战，通过明确数据治理的方法路径及措施，有助于构建数据管理新生态，为我国数字经济的发展提供有力保障，企业应积极探索数据治理的创新模式，不断提高数据治理水平，助力我国数据资源的高效利用。
标签： #数据治理的方法路径及措施
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