数据治理的范围是什么？ 目前，我国企业数据治理主要集中在数据收集、存储、传输、加工处理等环节。在这个过程中，可能会产生大量的数据，但是没有经过有效的治理，数据的质量就会非常差。 为了保障数据质量，必须对这些数据进行处理和利用。

1.明确企业数据治理目标

数据治理是一个复杂的系统工程，其目标应该明确，但不能过于单一。 首先，数据治理应为企业提供更好的服务。 其次，应解决业务问题和技术问题。 第三，应形成统一的数据标准。 第四，数据质量将得到提高。

2.建立完善的数据治理组织架构

在数据治理组织结构中，各部门的职责是不同的。在信息系统建设阶段，应明确数据治理的责任和任务，形成统一的协调机制，建立一个完整的数据治理体系。 在数据治理组织架构中，各部门在技术、业务、财务、人力等方面进行协作。 此外，各个部门应建立信息共享机制，保证信息资源共享和利用；建立业务处理中心等平台，使企业能快速处理大量数据；

3.建立完善数据标准和质量控制体系

在企业内部，对数据标准进行梳理和修订，形成统一的数据标准。 在对企业外部客户进行数据访问时，制定和完善数据访问接口，明确数据访问标准。 组织设计了一套质量控制体系，包括质量计划、质量控制方法以及与项目相关的其他内容。 在数据建设中，采用先进的技术手段和方法来保障数据标准的实施。 通过以上三个方面的共同努力，企业不仅可以确保内部业务系统之间可以顺利互联互通，而且可以保证外部客户与内部业务系统之间实现互联互通。

4.建立数据资产管理机制

根据企业数据治理的需要，建立起统一的数据资产管理机制，制定一系列的数据标准和规则，规范企业数据的组织管理，保证企业数据的完整性和准确性。 一是要对数据资产进行分类梳理、识别出核心内容，制定统一的管理办法。 二是要建立统一的数据质量标准体系，通过标准来约束企业内部使用或共享相关关键信息，以提高整个业务系统和数据库系统中的核心业务数据质量。 三是要通过制度建设，加强对管理人员及相关岗位人员进行培训及考核工作。 四是要对相关部门或人员提出明确、具体且可操作流程和行为规范。

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