本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业、政府和社会组织的重要资产，数据资源的庞大、复杂和分散，给数据治理带来了巨大的挑战，为了更好地发挥数据的价值，提升数据治理水平，本文从协同创新视角出发，探讨数据治理工作思路，以期为我国数据治理工作提供有益借鉴。
协同创新视角下的数据治理工作思路
1、明确数据治理目标
数据治理的目标是确保数据质量、提高数据利用率、降低数据风险，为业务决策提供有力支持，具体目标包括：
（1）提高数据质量：确保数据准确、完整、一致、及时，满足业务需求。
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（2）提高数据利用率：充分发挥数据价值，推动业务创新和发展。
（3）降低数据风险：防范数据泄露、篡改等风险，保障数据安全。
2、建立数据治理组织架构
（1）成立数据治理领导小组：由企业高层领导担任组长，负责统筹协调数据治理工作。
（2）设立数据治理办公室：负责具体实施数据治理工作，包括制定数据治理政策、标准和规范。
（3）设立数据治理委员会：由相关部门负责人组成，负责监督和评估数据治理工作。
3、制定数据治理政策、标准和规范
（1）数据治理政策：明确数据治理原则、目标、任务和责任，为数据治理工作提供政策保障。
（2）数据治理标准：制定数据质量、数据安全、数据共享等方面的标准，确保数据治理工作有章可循。
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（3）数据治理规范：明确数据采集、存储、处理、共享、销毁等环节的操作规范，提高数据治理效率。
4、强化数据治理技术支撑
（1）数据质量管理技术：采用数据清洗、数据脱敏、数据归一化等技术，提高数据质量。
（2）数据安全技术：采用数据加密、访问控制、审计等技术，保障数据安全。
（3）数据共享与交换技术：利用数据仓库、数据湖等技术，实现数据共享与交换。
5、推进数据治理协同创新
（1）跨部门协作：打破部门壁垒，实现数据共享与协同创新。
（2）内外部合作：与外部机构、合作伙伴共同开展数据治理研究，提升数据治理能力。
（3）人才培养：加强数据治理人才培养，提高数据治理队伍素质。
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实践探索
以我国某大型企业为例，从以下几个方面进行数据治理实践探索：
1、建立数据治理组织架构：成立数据治理领导小组、数据治理办公室和数据治理委员会。
2、制定数据治理政策、标准和规范：明确数据治理原则、目标和任务，制定数据质量、数据安全、数据共享等方面的标准和规范。
3、强化数据治理技术支撑：采用数据质量管理、数据安全、数据共享与交换等技术，提高数据治理效率。
4、推进数据治理协同创新：开展跨部门协作、内外部合作，加强人才培养，提升数据治理能力。
本文从协同创新视角出发，探讨了数据治理工作思路，并进行了实践探索，通过明确数据治理目标、建立数据治理组织架构、制定数据治理政策、标准和规范、强化数据治理技术支撑以及推进数据治理协同创新，可以有效提升数据治理水平，发挥数据价值，为企业、政府和社会组织的发展提供有力支持。
标签： #数据治理工作思路
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