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在信息化时代，数据已成为企业和社会的重要资产，数据治理作为确保数据质量和安全的重要手段，其重要性日益凸显，数据治理的基本环境要素主要包括目标与原则，本文将从这两个方面对数据治理进行深入剖析，以期为我国数据治理工作提供有益借鉴。
数据治理目标
1、提升数据质量：数据治理的首要目标是确保数据的准确性、完整性和一致性，通过对数据的清洗、整合、标准化等手段，提高数据质量，为决策提供可靠依据。
2、加强数据安全：数据治理要关注数据的安全性问题，包括数据泄露、篡改、非法访问等，通过建立完善的数据安全体系，确保数据在存储、传输、处理等环节的安全。
3、提高数据利用率：数据治理旨在提高数据在各个业务领域的应用价值，通过数据挖掘、分析等技术手段，挖掘数据潜在价值，为企业和社会创造经济效益。
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4、优化数据管理流程：数据治理要规范数据管理流程，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节，通过优化流程，提高数据管理效率，降低管理成本。
5、增强数据共享与协同：数据治理要促进数据在各业务部门、企业之间的共享与协同，通过建立数据共享平台，实现数据资源的合理配置和高效利用。
数据治理原则
1、以人为本：数据治理要关注数据使用者需求，确保数据质量、安全、合规，以人为本的原则要求数据治理过程中，充分尊重数据主体权益，保护个人隐私。
2、遵循法律法规：数据治理要严格遵守国家相关法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》等，确保数据治理工作合法合规。
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3、全生命周期管理：数据治理要贯穿数据全生命周期，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节，全生命周期管理有助于提高数据质量、安全、合规。
4、系统性、协同性：数据治理要具有系统性、协同性，涉及多个部门、环节和人员，通过建立跨部门、跨领域的协作机制，实现数据治理工作的协同推进。
5、可持续发展：数据治理要关注数据治理工作的可持续发展，包括技术、组织、文化等方面，通过不断优化数据治理体系，提高数据治理能力。
6、适度原则：数据治理要遵循适度原则，既要满足数据治理的基本要求，又要兼顾业务发展需求，适度原则有助于平衡数据治理与业务发展的关系。
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7、透明化、可追溯：数据治理要实现透明化、可追溯，确保数据治理过程的公正、公开，通过建立数据治理审计机制，对数据治理工作进行监督和评估。
数据治理是信息化时代的重要课题，其目标与原则是确保数据质量和安全、提高数据利用率、优化数据管理流程、增强数据共享与协同，在数据治理过程中，要遵循以人为本、遵循法律法规、全生命周期管理、系统性、协同性、可持续发展、适度原则、透明化、可追溯等原则，才能有效推动数据治理工作，为我国经济社会发展提供有力支撑。
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