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DGI框架的设计采用5W1H法则： WHY，为什么需要数据治理？ DGI框架中的第1-2组件，数据治理愿景使命、数据治理目标。用这两个组件来定义企业为什么需要数据治理。
这些功能共同构成了数据治理平台的基础，使组织能够建立一个全面的数据治理框架，从而提高数据的业务价值，降低风险，并支持合规性。
三、DMBOK的数据治理框架 DMBOK是由数据管理协会（DAMA）编撰的关于数据管理的专业书籍，一本DAMA 数据管理辞典。对于企业数据治理体系的建设有一定的指导性。
数据治理：数据管控平台可以帮助企业建立数据治理框架，确保数据的合规性和可信度。它可以制定数据使用政策和流程，建立数据质量评估和风险评估机制，从而提高数据的管理和治理能力。
一个精心设计的数据治理路线图为企业提供了一个清晰的框架，指导企业如何规划和实施数据治理策略，确保数据能够支持企业的长期目标和战略。
通过这些内容的探讨，企业可以构建起一个坚实的数据安全治理框架，以保护其宝贵的数据资产免受威胁。 一、数据安全治理概述 1.
本文将探讨数据治理的不同方面，以帮助企业更好地理解和应用这一关键领域。 一、数据治理是什么？ 数据治理是一种组织内部的管理实践，旨在确保数据的合法性、质量、安全性和合规性。
一、数据治理概述 数据治理是一套正式的政策、流程、角色和责任框架，旨在确保企业中数据的可用性、可用性、完整性和安全性。它涵盖了从数据的创建、存储、使用、共享到归档或销毁的整个生命周期。
数据治理定义了角色、责任和流程，以确保整个企业对数据资产的责任和所有权。 数据治理定义 数据治理是一个用于定义组织内谁对数据资产具有权限和控制力，以及如何使用这些数据资产的系统。
一、数据治理是做什么的？ 数据治理是一种组织数据管理的方法，是一个综合性的框架，涉及数据的收集、存储、处理、分析和共享等方面，以最大程度地利用数据资产并降低数据相关的风险。
二、流行数据架构框架 数据架构可以借鉴流行的企业架构框架，包括 TOGAF、DAMA-DMBOK 2 和 Zachman 企业架构框架。
为了实现数据安全的动态防护，可以借鉴P2DR模型。 该模型由美国ISS公司提出，是动态网络安全架构的典型代表，也适用于构建动态数据安全防护的框架。
页面，结合风险、资产、隐患、应急、碳排放相关数据及预警信息，从现有隐患数、发现隐患数、检查巡查数、事故数量、人员数量、风险管控、隐患治理数、碳排量等多个维度了解企业安全生产的整体情况，为企业安全方向提供
大屏组件框架和数据重复
框架图数据引入问题
框架图，数据比较多时，全部重叠显示在一起
SQL定义数据集中带公式的参数，公式放在框架 ${}中，预览时输入参数值报错。
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