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本文深入探讨了数据治理的重要性及实施策略，围绕数据仓库的规范、计算存储、数据质量、数据安全等方面，提出了一系列治理思路和方案。文章从制定规范、建设能力、实施治理到衡量结果，全面梳理了数据治理的关键环节，并详细介绍了实施中的具体措施，如跨层依赖巡检、敏感数据分级打标、数据加密与权限管理等，旨在通过系统的方法提升数据治理效果，保障数据仓库的安全、高效运行。

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热播剧《狂飙》映射社会转型期，现实与法治的碰撞引发深思。同样，数字化转型期也需数据治理保驾护航。从提升数据洞察到战略层面，本文详细解读了数据治理的五个单元目标，助力企业稳健发展，实现数字化转型与业务目标的完美对齐。

数据质量关乎企业决策与未来发展。通过实施数据质量管理，确保数据准确性、完整性，提升数据价值。文章探讨数据质量问题场景、重要性、常见问题及原因，并介绍利用数据质量监控平台进行治理的关键步骤，助力企业构建高质量数据生态。

深入解析数据治理的重要性，包括元数据管理、数据质量、数据模型、安全管理等方面。探讨数据治理的必要性，如解决数据质量参差不齐、数据交换共享困难、管理机制缺乏等问题。介绍DMBOK数据治理框架，强调数仓治理、治理分类、数据源治理及数仓模型治理等关键内容，助力企业构建高效数据管理体系。

本文为2021年10月15日由江苏省工业和信息化厅、国家工业信息安全发展研究中心主办，数据资源服务创新专业委员会承办的新要素·数据管理创新论坛演讲嘉宾——国家工业信息安全发展研究中心杨柳老师的“数据质量评估体系构建与评估治理实践”演讲内容。