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数据治理作为现代企业信息化建设的重要组成部分，旨在通过一系列规范和流程，确保数据的质量、安全、合规与可用，以下是关于数据治理的核心任务与价值的具体解析。
数据治理的核心任务
1、数据质量管理
数据质量管理是数据治理的首要任务，旨在确保数据准确、完整、一致、及时，具体措施包括：
（1）数据清洗：对原始数据进行筛选、校验、转换等操作，提高数据质量。
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（2）数据标准化：统一数据格式、编码、命名等，确保数据一致性。
（3）数据监控：实时监控数据质量，发现问题及时解决。
2、数据安全管理
数据安全管理是保护企业数据不被非法获取、泄露、篡改等行为的关键，主要措施有：
（1）权限控制：根据用户角色和职责，合理分配数据访问权限。
（2）数据加密：对敏感数据进行加密处理，防止数据泄露。
（3）审计跟踪：记录用户对数据的操作，以便追溯和审计。
3、数据合规性管理
数据合规性管理是指确保企业数据符合国家法律法规、行业标准和企业内部规定，具体措施包括：
（1）合规性审查：对数据收集、存储、处理、传输等环节进行合规性审查。
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（2）风险评估：评估数据合规性风险，制定相应的防控措施。
（3）持续改进：根据法律法规和企业内部规定的变化，不断优化数据治理体系。
4、数据生命周期管理
数据生命周期管理是指对数据从产生、存储、使用、归档到销毁的全过程进行管理，主要任务包括：
（1）数据分类：根据数据类型、价值、敏感性等因素对数据进行分类。
（2）数据存储：根据数据生命周期，合理选择存储介质和策略。
（3）数据归档：对不再使用的数据进行归档处理，以便后续查询和分析。
（4）数据销毁：在数据生命周期结束时，按照规定进行数据销毁。
数据治理的价值
1、提高数据质量
数据治理有助于提高数据质量，为企业决策提供可靠依据，高质量的数据有助于企业降低运营成本、提高市场竞争力。
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2、降低数据安全风险
数据治理通过加强数据安全管理，降低数据泄露、篡改等风险，保障企业信息安全。
3、提升企业合规性
数据治理有助于企业遵守国家法律法规、行业标准和企业内部规定，降低合规性风险。
4、促进数据共享与协作
数据治理推动企业内部数据共享，提高各部门之间的协作效率，为企业创造更多价值。
5、提升数据价值
通过数据治理，企业可以更好地挖掘数据价值，为业务创新、产品研发、市场拓展等提供有力支持。
数据治理是现代企业信息化建设的重要环节，通过全面实施数据治理，企业可以降低风险、提高效率、创造价值，实现可持续发展。
标签： #数据治理都做什么
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