20241026 数据治理与数据资产管理解决方案.pdf

数据治理与数据资产管理

1.数据治理定义与重要性

2.数据治理原则与框架

3.数据质量管理

4.数据安全与隐私保护

目录页

ContentsPage5.数据流程管理与监控

6.数据资产管理概念与价值

7.数据资产分类与评估

8.数据共享与使用规范

数据治理与数据资产管理

数据治理定义与重要性

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数据治理定义与重要性

▪数据治理定义▪数据治理重要性

1.数据治理是一种体系和框架，用于确保数据的准确性、可靠1.提高数据质量：数据治理有助于确保数据的准确性和完整性

性、安全性、可用性和完整性。，从而提高决策的正确性和效率。

2.数据治理定义了组织内部如何使用、存储、保护和共享数据2.保护数据安全：通过制定严格的数据访问和保护政策，数据

的规则和流程。治理可以减少数据泄露和网络安全风险。

3.数据治理的目标是确保数据的质量和可信度，以满足组织的3.促进业务创新：良好的数据治理体系可以为企业提供更全面

业务需求和法规要求。、更深入的数据分析，进而为业务创新提供有力支持。

随着数字化转型的加速，数据已成为企业的核心资产，因此数随着大数据、人工智能等技术的迅速发展，数据已成为驱动企

据治理的重要性愈发凸显。有效的数据治理可以为企业带来诸业成长的核心资源。因此，加强数据治理对于企业的长远发展

多好处，如提高决策效率、增强业务竞争力、降低风险等。为具有重要意义。通过有效的数据治理，企业可以更好地挖掘数

了满足这些需求，数据治理需要建立一套全面的体系，明确各据的价值，为业务发展提供有力的数据支持，同时降低因数据

个部门的职责和角色，以确保数据在采集、存储、处理、共享管理不善而产生的风险。

和保护等环节的合规性和有效性。

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数据治理与数据资产管理

数据治理原则与框架

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数据治理原则与框架

▪数据治理原则▪数据治理框架

1.明确数据所有权：确定数据的所有者，明确其对数据的权利1.建立组织架构：明确数据治理的组织架构和职责分工，确保

和责任，有助于确保数据的准确性和可靠性。各项治理工作的顺利开展。

2.确保数据安全：建立完善的数据安全保护机制，防止数据泄2.制定流程规范：建立数据管理的流程规范，包括数据的采集

露、篡改或损坏，保障数据安全。、存储、处理、共享和使用等方面。

3.提高数据质量：制定数据质量标准，进行数据清洗和校验，3.强化技术支撑：利用先进的技术手段，如人工智能、大数据

提高数据的质量和准确性。分析等，提升数据治理的效率和效果。