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在当今信息化、数字化时代，数据已经成为企业核心竞争力的重要组成部分，为了更好地管理和利用数据，数据治理应运而生，数据治理参考框架（Data Governance Initiative，简称DGI）作为全球领先的数据治理方法论，旨在帮助企业构建完善的数据治理体系，在DGI中，哪个方面是数据治理的核心目标呢？
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数据治理的核心目标
1、提高数据质量
数据质量是数据治理的核心目标之一，高质量的数据是企业决策、业务运营和风险控制的基础，DGI强调，数据治理的核心任务是确保数据的准确性、完整性和一致性，从而提高数据质量，具体措施包括：
（1）建立数据质量管理标准：明确数据质量评价指标，如准确性、完整性、一致性、时效性等。
（2）数据质量监控与评估：对数据进行定期监控，及时发现并解决数据质量问题。
（3）数据清洗与整合：对数据进行清洗、去重、标准化等处理，提高数据质量。
2、保障数据安全
数据安全是数据治理的另一个核心目标，随着数据泄露、数据滥用等安全事件的频发，保障数据安全成为企业关注的焦点，DGI认为，数据治理应从以下几个方面着手：
（1）制定数据安全政策：明确数据安全责任、权限和操作规范。
（2）数据加密与脱敏：对敏感数据进行加密和脱敏处理，降低数据泄露风险。
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（3）数据安全审计与监控：对数据访问、使用和存储进行审计和监控，确保数据安全。
3、提升数据价值
数据治理的最终目标是提升数据价值，DGI认为，通过数据治理，企业可以实现以下目标：
（1）数据资产化：将数据视为企业资产，实现数据的价值最大化。
（2）数据驱动决策：利用数据分析和挖掘技术，为企业决策提供有力支持。
（3）业务创新：通过数据洞察，推动业务创新和转型升级。
DGI的核心优势
1、全面性
DGI涵盖了数据治理的各个方面，包括数据质量、数据安全、数据价值等，为企业构建完善的数据治理体系提供了全面指导。
2、可操作性
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DGI提供了具体的数据治理流程、方法和工具，帮助企业将数据治理理念落地。
3、适应性
DGI可根据企业规模、行业特点、业务需求等因素进行调整，具有较强的适应性。
4、国际化
DGI是全球领先的数据治理方法论，具有广泛的国际影响力，为企业提供了全球化的数据治理参考。
在数据治理参考框架（DGI）中，提高数据质量、保障数据安全、提升数据价值是数据治理的核心目标，通过DGI的指导，企业可以构建完善的数据治理体系，实现数据价值的最大化，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。
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