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随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，企业如何有效管理、整合和应用数据，成为新时代企业数字化转型的重要课题，数据治理与融合作为一种新型管理模式，旨在提高企业数据质量、降低数据成本、提升数据价值，为企业创造更大的竞争优势，本文将从数据治理与融合的概念、意义、实施策略等方面进行探讨。
数据治理与融合的概念
1、数据治理
数据治理是指对企业内部数据资源进行规划、组织、管理、监督和优化的一系列过程，其目的是确保数据质量、安全、合规，提高数据利用效率，为企业决策提供有力支持，数据治理涉及数据质量、数据安全、数据生命周期管理、数据标准等方面。
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2、数据融合
数据融合是指将来自不同来源、不同格式、不同结构的数据进行整合、清洗、转换和关联，以实现数据价值的最大化，数据融合旨在打破数据孤岛，提高数据共享和利用效率，为企业提供更全面、准确、实时的数据支持。
数据治理与融合的意义
1、提高数据质量
数据治理与融合有助于发现和纠正数据质量问题，提高数据准确性、完整性、一致性，为企业决策提供可靠依据。
2、降低数据成本
通过数据治理与融合，企业可以优化数据存储、传输和处理流程，降低数据存储、维护和使用的成本。
3、提升数据价值
数据融合能够挖掘数据之间的关联性，为企业提供更全面、深入的数据洞察，助力企业创新和发展。
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4、增强企业竞争力
数据治理与融合有助于企业更好地应对市场变化，提高企业决策效率，增强企业竞争力。
数据治理与融合的实施策略
1、制定数据治理体系
企业应建立健全数据治理体系，明确数据治理目标、原则、职责和流程，确保数据治理工作的顺利开展。
2、建立数据质量标准
企业应根据业务需求，制定数据质量标准，对数据质量进行评估和监控，确保数据质量达到预期目标。
3、加强数据安全管理
企业应加强数据安全管理，制定数据安全策略，确保数据在存储、传输、处理和使用过程中的安全。
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4、优化数据存储和传输
企业应优化数据存储和传输架构，提高数据访问速度和可靠性，降低数据成本。
5、推进数据融合
企业应推进数据融合，打破数据孤岛，实现数据共享和利用，提高数据价值。
6、培养数据人才
企业应加强数据人才培养，提高员工的数据意识和技能，为数据治理与融合提供有力支持。
数据治理与融合是新时代企业数字化转型的重要策略，企业应充分认识到数据治理与融合的重要性，积极探索实施策略，提高数据质量、降低数据成本、提升数据价值，为企业创造更大的竞争优势。
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