数据治理的根本目的是通过实践确保数据管理体系和对数据的正确有效管理，数据治理结果导向良好，旨在更好地增加数据资产。

数据治理计划的范围和基础取决于组织的需求，但大多数计划包括以下： 战略、机构、标准和质量、监控、合规、问题管理、问题管理计划数据、数据资产评估以及这些目的，要完善支付和实施规则，通过多层次实践，参与和组织数据转换工作，更好、更成功地将数据作为资产进行管理。例如，合规是金融行业最基本的特征，数据治理。的驱动程序侧重于降低风险或改进流程，要求数据管家管理整体数据风险，洞察风险数据对业务的影响，同时关注数据安全以确保数据安全。积极的。有效避免对专有信息、机密信息和个人身份信息的合规要求。不仅合规，供应商管理也要精准，云存储、外部数据获取、产品销售销售、外包数据传输这些也是需要注意的要点数据治理不是一次性行为，而是持久性必须考虑以确保组织始终关注可以从数据中获得的价值并降低与数据相关的风险。

说了这么多，再来看看数据治理的场景应用，为应对华为自身的挑战，满足企业数字化的需求，运营提供了全面的数据生命周期管理、数据和智能数据。治理管理能力运营平台，华为采用第三方数据湖治理中心DGC，包括数据集成、数据开发、规范设计、数据质量监控、数据资产管理、数据服务、数据安全、等等功能，支持行业知识库智能构建，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据库，帮助企业快速搭建从数据接入到数据分析的端到端智能数据体系，消除数据孤岛，统一数据标准，加速数据变现，实现数字化转型。

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