/ 目标 /

以覆盖全生命周期的安全技术为核心，以支撑生命周期各环节的通用安全技术为基石，以平台化的协同计算、安全监测与安全运营为总控，为数据安全使用保驾护航。

/ 价值 /

数据安全能力的提升是数据价值共享的关键，推动数据安全体系建设是企业数据治理的必要环节。

/ 意义 /

企业数据安全体系建设是数据治理和信息生命周期管理的基础，对企业内部的数据全生命周期的盘点梳理，可以帮助确定企业数据所有权的适当分配及建立完善的权责制度，满足监管及合规要求。

/ 目标 /

实现数据资产的可见、可懂、可用和可运营。

/ 价值 /

形成业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化、业务智能化的一套闭环、高效的数据资产体系与数据服务能力。

/ 意义 /

数据治理是实现数据资源向数据资产转变的重要载体，基于数据治理形成的数据资产体系，从全局维度将自身平台能力与数据能力赋能业务。

/ 目标 /

建立专业任职资格管理体系，提升企业数据管理能力，推动企业数据治理制度文化的建立和传播。

/ 价值 /

建立自上而下的跨部门、跨业务条线的组织体系，才能保证企业内部的高效协作，推进数据治理各项任务的有效执行。

/ 意义 /

数据治理是一项系统性的工作，有效的数据管理组织架构是数据治理成功与否的有力保证，为达到数据战略目标，建立体系化的组织架构、明确职责的分工是非常必要的。

/ 目标 /

通过数据管理平台将各个系统产生的数据通过清洗、转换、加载到整合平台的数据模型中，实现数据标准化。

/ 价值 /

完备的数据标准体系才能更好的管控数据的质量，支撑更高层面的数据应用。

/ 意义 /

实现企业内部数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为数据治理工作打下坚实的基础，为数据资产管理活动提供规范有效依据。

/ 目标 /

根据业务问题和数据需求，聚焦关键数据和痛点问题，阶段性划定范围，通过数据质量评价、控制、改进，实现数据质量提升。

/ 价值 /

数据作为产生业务价值和实现业务目标的基石，高质量的数据对管理决策，业务支撑都有极其重要的作用。

/ 意义 /

提升数据质量能够为企业提供结构清晰的数据，是企业开发业务系统、提供数据服务、发挥数据价值的必要前提。

/ 目标 /

数据治理的主要目标之一是推动数据有序、安全地流动，以便最大程度地挖掘和释放数据价值。

/ 价值 /

数据的应用与共享打破数据孤岛，实现数据价值的流通。

/ 意义 /

数据应用及共享可以为企业组织带来降低运营成本、增强业务能力、提高效率、促进组织间的沟通与合作，加强参与组织之间的联系等。