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数据治理有明确的目标，有特定范围、质量、成本、时间、资源要求，从定义上讲数据治理当然是项目。
在做数据治理咨询的过程中，经常会遇到以下对话场景： 请问你们为什么要做数据治理？ 常见回答：我们要建立数据标准，提升数据质量，实现数据资产统一管理。
通过建立数据质量规范和数据质量监控机制，及时发现和修复数据质量问题，保证企业内部各个部门所使用的数据是准确的、一致的，避免了因为数据不一致而导致的决策错误。
数据治理平台提供了一系列工具和流程，支持组织定义数据管理策略、确保数据质量、保护数据安全并符合法规要求。因此，本文将重点介绍一些常见的数据治理平台，为企业数据治理工具选型提供参考。
然而，随着数据量的爆炸性增长，如何有效管理和利用这些数据资产，确保其质量和安全，成为了企业面临的一大挑战。 在这样的背景下，数据治理成为了企业数据管理的基石。
然而要实现数据驱动管理、数据驱动业务的目标，没有高质量的数据支撑是行不通的。 目标：企业实施数据治理的第一步，就是要明确数据治理的目标，理清数据治理的关键点。
一、什么是数据治理？ 笔者认为：所有为提高数据质量而展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。数据治理的目的就是通过有效的数据资源控制手段，进行数据的控制，以提升数据质量进而提升数据变现的能力。
这一现象既带来了前所未有的商业机会，也带来了严峻的治理挑战。 数据治理作为确保数据资产得到有效管理的实践，对于提升数据质量、保障数据安全、促进数据合规性以及实现数据价值最大化至关重要。
数据战略是企业发展战略中的重要组成部分，是数据管理计划的战略，是保持和提高数据质量、完整性、安全性和存取的计划，是指导数据治理的最高原则。
政务数据治理是指对政府、公共机构和公共服务领域内的数据进行规范化、整合、共享、安全保护和有效应用等方面的治理。
城市治理迫切需要整合数据，实现信息共享。 2、信息化手段缺失： 现代信息技术是提升城市治理效率的关键。但一些城市尚未充分利用大数据、云计算等手段来处理数据。
方案」。该方案在医疗行业常用的业务系统的数据对接和处理的基础上，从医疗质量、运营效率、持续发展、满意度、新增指标等五个维度直观展示医疗行业绩效考核的指标，帮助从业人员和管理部门洞察医院的医疗水平。同时，
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