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信息化和数字化进程中出现了各种数据质量问题，，使数字赋能和数字化转型的成效大打折扣。。。低质量的数据会降低企业的运作效率，，，使大量的数字化资金、、资源、、人力的投入事倍功半，，，，甚至影响企业和员工数字化发展的信心。。因此，，，，数据治理逐步受到重视。。。。
数据质量问题往往源于多方面的因素。。。。首先，，，，缺乏领导层的支持和管理层的重视会导致数据管理资源投入不足，，，，难以建立起自顶向下的数据质量管理机制。。其次，，，数据输入过程中由于缺乏统一标准和规范，，容易产生不一致、、、不完整或错误信息。。此外，，，数据处理环节中的错误，，，如数据清洗、、、、转换、、、、分析不当，，，，也会导致数据质量问题。。技术操作层面的问题，，，例如数据库设计不合理、、、、数据校验规则不严格等，，，，同样可能引入数据错误。。企业在系统升级改造的数据迁移过程中，，也会出现数据标准不统一。。。人为因素，，如部门间沟通不畅、、、数据管理策略不充分，，，也会对数据质量造成影响。。。随着时间推移，，数据问题会积累成非常复杂的难题。。。。
数据治理的产生主要是为了解决数据质量管理、、、数据安全保护、、数据合规性增强、、、、数据价值提升、、、风险管理和隐私保护等一系列问题。。。。这些问题涉及到数据的准确性、、、完整性、、、一致性、、、时效性和合规性，，，，以及如何有效防止数据泄露和滥用的风险。。。。数据治理的目标是提升利用数据价值，，，，确保合规约束和风险管控，，，同时建设规范化、、流程化、、智能化的数据处理体系。。。。这包括构筑适配灵活、、标准化、、模块化的多源异构数据资源接入体系；构建统一调度、、、、精准服务、、安全可用的信息共享服务体系；打造数据精细化治理体系、、、组织的数据资源融合分类体系。。。。通过有效的数据治理，，企业可以更高效地管理资源。。。此外，，，，整个组织中的用户都可以获得数据以联系和服务客户、、、设计和改进产品和服务。。。通过有效的数据治理，，，企业还可以获得客户和提供商更大的信任，，这是企业可持续发展的关键因素之一。。
数据治理的概念最早起源于1988年麻省理工学院的数据治理管理计划，，，随后国际数据管理组织协会（DAMA）成立，，，，逐步发展形成了体系化的数据管理知识，，，，并在各行业得到推广应用。。。中国在数据治理方面的国家标准制定始于2018年，，，其中《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）是2018年颁布的国家标准，，成为国内主流的数据治理参考标准。。。随着国家对数据要素潜能的重视，，，，国家发布了《国家数据标准体系建设指南》，，，旨在激活数据要素潜能、、做强做优做大数字经济等方面提供引领和规范作用。。。。
数据治理技术从最初的数据管理逐渐演进，，，经历了从业务系统改造、、、、关键数据标准定义、、数据治理组织定义，，，到数据治理长效机制建立等多个阶段。。随着人工智能技术的发展，，数据治理工作开始向智能化、、、高效化、、精准化方向演进。。例如，，，，人工智能技术被用于数据分类分级、、、数据安全风险监测等数据安全治理工作。。。。随着数据资源整合共享与开发利用进程加快，，，，数据安全进入了流通安全的深水区，，需要面向责任主体和流通环节设计更细致的数据安全责任划分。。。中国通信标准化协会发布《数据治理标准化白皮书》，，，其中详细列出了数据治理相关的国家标准明细，，，包括基础共性、、、、通用要求、、、评估评测等多个方面。。。。此外，，，数据治理的国际化也在进行中，，ISO/IEC JTC 1/SC 40 IT服务管理与IT治理委员会致力于审计、、、数字取证、、治理、、、风险管理等方面的标准、、、、工具和框架的开发制定工作。。。。
随着人工智能技术的飞速发展，，，AI模型对数据质量有着极高的要求，，，数据治理迎来新的挑战和目标，，，，毕竟数据质量水平又将决定企业向人工智能迈进的新可能。。
