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数据治理是现代企业数字化转型的关键环节，它涉及到数据的管理、维护、应用和优化等多个方面，在众多数据治理参考框架中，DGI（Data Governance Institute）框架因其全面性和实用性备受关注，本文将深入探讨DGI框架的核心目标，即数据质量与合规性。
数据治理核心目标：数据质量
1、数据质量的概念
数据质量是指数据在满足特定需求、应用于特定场景时，所具有的准确性、完整性、一致性、可用性和可靠性等方面的综合体现，在DGI框架中，数据质量被视为数据治理的核心目标之一。
2、数据质量的重要性
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（1）提升企业竞争力：高质量的数据能够为企业提供准确的决策依据，降低决策风险，提高企业竞争力。
（2）降低运营成本：数据质量问题会导致企业资源浪费、效率低下，而高质量的数据有助于优化资源配置，降低运营成本。
（3）增强客户满意度：高质量的数据能够为企业提供精准的市场分析、客户画像，从而提高客户满意度。
3、数据质量提升策略
（1）数据标准化：制定统一的数据标准，确保数据在存储、传输、处理等环节的一致性。
（2）数据清洗：定期对数据进行清洗，去除重复、错误、缺失等质量问题。
（3）数据监控：建立数据质量监控机制，实时跟踪数据质量变化，及时发现并解决问题。
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（4）数据治理培训：加强对数据治理相关人员的培训，提高数据质量意识。
数据治理核心目标：合规性
1、合规性的概念
合规性是指企业在数据处理、存储、应用等环节，遵循国家法律法规、行业标准和内部规定的程度，在DGI框架中，合规性被视为数据治理的核心目标之一。
2、合规性的重要性
（1）降低法律风险：遵守相关法律法规，确保企业数据安全，降低法律风险。
（2）提高企业信誉：合规性是企业信誉的体现，有助于提升企业在行业内的地位。
（3）满足监管要求：合规性是满足监管机构要求的基础，有助于企业顺利开展业务。
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3、合规性提升策略
（1）建立合规体系：制定企业数据治理合规体系，明确数据治理的法律法规、行业标准和内部规定。
（2）合规培训：加强对数据治理相关人员的合规培训，提高合规意识。
（3）合规审计：定期开展合规审计，确保企业数据治理活动符合相关法律法规和内部规定。
在数据治理参考框架（DGI）中，数据质量与合规性是数据治理的核心目标，企业应重视数据质量提升和合规性建设，从数据标准化、数据清洗、数据监控、合规培训等方面入手，确保数据治理工作取得实效，企业才能在数字化转型过程中，实现数据价值最大化，助力企业持续发展。
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