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随着大数据时代的到来，数据已经成为企业和社会的重要资产，为了更好地管理和利用数据，数据治理成为企业数字化转型的重要环节，数据治理的基本环境要素主要包括目标与原则，本文将深入探讨数据治理的目标与原则，旨在为我国企业在数据治理方面提供有益的参考。
数据治理的目标
1、提高数据质量：数据治理的核心目标之一是提高数据质量，高质量的数据可以为企业提供准确的决策依据，降低决策风险，具体表现在以下几个方面：
（1）准确性：确保数据真实、可靠，消除错误和偏差。
（2）完整性：确保数据全面、完整，无遗漏。
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（3）一致性：确保数据在不同系统、不同部门之间保持一致。
（4）及时性：确保数据能够及时更新，满足业务需求。
2、降低数据风险：数据治理旨在降低数据风险，包括数据泄露、数据篡改、数据滥用等，通过建立健全的数据治理体系，企业可以确保数据安全，降低数据风险。
3、提升数据价值：数据治理旨在提升数据价值，将数据转化为可利用的资产，具体表现在以下几个方面：
（1）挖掘数据价值：通过数据挖掘、数据分析等技术，挖掘数据背后的价值。
（2）优化业务流程：利用数据优化业务流程，提高工作效率。
（3）创新业务模式：以数据为驱动力，创新业务模式，拓展市场。
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4、保障数据合规：数据治理要确保数据合规，遵循相关法律法规和政策要求，具体表现在以下几个方面：
（1）个人信息保护：严格遵守《个人信息保护法》等法律法规，保护个人隐私。
（2）数据安全：遵循《网络安全法》等法律法规，保障数据安全。
（3）数据跨境传输：按照《数据安全法》等法律法规，规范数据跨境传输。
数据治理的原则
1、全面性原则：数据治理应覆盖企业所有数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2、实用性原则：数据治理应满足企业实际需求，确保数据治理体系的可操作性和实用性。
3、适应性原则：数据治理应具备较强的适应性，能够适应企业战略调整、业务发展和市场变化。
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4、安全性原则：数据治理应确保数据安全，防止数据泄露、篡改和滥用。
5、集约性原则：数据治理应实现数据资源的集约利用，避免数据孤岛和重复建设。
6、透明性原则：数据治理应提高数据透明度，确保数据治理过程的公正、公平和公开。
7、可持续性原则：数据治理应具备可持续性，确保数据治理体系长期有效。
数据治理的目标与原则是企业实现数据价值、降低数据风险的重要保障，企业应根据自身实际情况，制定科学、合理的数据治理目标和原则，构建完善的数据治理体系，推动企业数字化转型。
标签： #数据治理的基本环境要素有?
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