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随着信息技术的飞速发展，数据已成为国家战略资源和社会经济发展的重要驱动力，数据治理作为数据管理的重要环节，对于提高数据质量和效率、保障数据安全、促进数据共享和开放具有重要意义，本文旨在总结数据治理研究现状，分析数据治理的关键问题，探讨新时代数据管理的创新路径。
数据治理研究现状
1、数据治理概念与内涵
数据治理是指在组织内部，通过制定一系列政策、规范、标准和流程，对数据进行有效管理，确保数据质量、安全、合规和共享的一种活动，数据治理包括数据质量治理、数据安全治理、数据合规治理和数据共享治理等方面。
2、数据治理研究热点
（1）数据治理体系构建：针对数据治理体系建设，学者们从组织架构、管理制度、技术手段等方面进行了深入研究。
（2）数据质量管理：数据质量是数据治理的核心，研究热点包括数据质量评估、数据清洗、数据质量管理工具等方面。
（3）数据安全与合规：数据安全与合规是数据治理的重要方面，研究热点包括数据安全风险评估、数据加密、数据脱敏、数据合规性检查等方面。
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（4）数据共享与开放：数据共享与开放是数据治理的重要目标，研究热点包括数据共享机制、数据开放平台、数据服务等方面。
数据治理关键问题
1、数据治理组织架构不完善：当前，我国数据治理组织架构尚不完善，存在权责不清、部门壁垒等问题。
2、数据质量管理难度大：数据质量问题突出，如数据缺失、数据冗余、数据不一致等，严重影响数据应用。
3、数据安全风险高：随着数据量的增加，数据安全风险不断上升，数据泄露、数据篡改等问题频发。
4、数据共享与开放程度低：数据共享与开放程度低，制约了数据资源的充分利用。
新时代数据管理的创新路径
1、构建数据治理组织架构：明确数据治理职责，优化组织架构，加强跨部门协作，形成数据治理合力。
2、强化数据质量管理：建立健全数据质量管理体系，提高数据质量评估、数据清洗等能力，提升数据质量。
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3、加强数据安全保障：加大数据安全投入，完善数据安全管理制度，加强数据安全防护技术，降低数据安全风险。
4、推动数据共享与开放：建立健全数据共享与开放机制，打破数据壁垒，促进数据资源充分利用。
5、创新发展数据治理技术：加强数据治理技术研发，提升数据治理效率，降低数据治理成本。
6、加强数据治理人才培养：培养一批具备数据治理能力的专业人才，为数据治理工作提供人才保障。
数据治理作为新时代数据管理的重要环节，对于提高数据质量和效率、保障数据安全、促进数据共享和开放具有重要意义，面对数据治理中的关键问题，我们需要不断创新数据治理路径，构建完善的数据治理体系，为我国数据资源的高效利用和经济社会发展提供有力支撑。
标签： #数据治理研究总结范文
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