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数据治理是数据资产管理中行使权力和控制的一系列活动，涵盖规划、监控与执行等核心环节，核心职能是指导所有数据管理工作，让数据资产的管理规范、有序、可控，最终实现价值最大化。
数据治理有狭义和广义之分。狭义上，它聚焦高层建章立制，比如搭建数据管理的组织架构、制定政策制度、明确流程标准和绩效要求；广义上，它涵盖所有数据管理活动，包括目标分解、计划制定、资源分配等运营类工作，和数据管理几乎是一回事。
数据治理和数据管理是不同层面的管理工作。数据治理站在更高层级，通过定制度、优化流程给数据管理指路，还会监督执行情况、评估效果并提出改进意见；数据管理则在这个框架下开展具体事务性工作，同时把执行情况反馈回去，形成 “指导 - 执行 - 反馈” 的闭环。
从狭义来看，数据治理主要包含八大核心工作：搭建治理组织架构明确职责、制定数据战略明晰目标、完善制度规范约束行为、统一数据标准形成通用语言、设计流程机制保障运转、开展监督评估确保落实、建立绩效考核体系强化执行，以及处理数据相关的重大问题和争议。
企业开展数据治理是必然选择。宏观上，数字经济时代下，数字化转型是企业生存刚需，而数据治理是数字化转型的四大基础之一；中观上，能解决数据责任边界模糊、跨部门共享低效等顶层设计问题；微观上，可破解数据质量参差、安全风险突出、价值释放不足等实操难题。
数据治理的核心目标有两个：一是防御层面，通过提升数据质量、强化数据安全合规，降低数据给企业带来的各类风险；二是进攻层面，让数据端到端高效流转，助力企业降本增效、提升管理决策水平，最终实现数据价值变现。
