数据标准管理是数据协同共享的基础★，保证了数据链条各参与方使用统一的数据语言进行信息交互。这包括数据需求定义、数据标准定义★、发布实施、歧义仲裁和修订。

　　主数据是企业核心业务实体的数据★★，具有高业务价值，可以在企业内跨越多个业务部门被重复使用。主数据管理带来的价值包括保证数据的唯一性和准确性、减少数据整理时间、降低成本★★、提高协同效率和增加数据质量。

　　数据治理解决方案以建设统一的数据标准为出发点★★，以数据可视化★、提高数据质量、保障数据安全为工作目标，构建数据治理体系。这包括数据可视化、提高数据质量、保障数据安全、促进数据共享和融合。

　　数据治理是长期的战役，需要从战略制定到流程设计和业务执行，让数据管理和业务管理有机融合，促进数据驱动业务增长，发挥数据价值。

　　在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一★。如何有效治理数据，确保其质量和安全，成为企业关注的焦点★★★。本文将深入探讨数据治理的内涵★★★、方法论以及主数据管理的理论与实践，为企业数字化转型提供坚实的数据底座。

　　数据安全管理在数据生命周期的各个节点上应用不同的安全技术组合，全面保障数据安全★★。这包括数据采集★★、存储、加工★★★、应用★★★、归档和销毁等环节的安全保障措施。

　　主数据管理框架包括主数据规划、主数据标准化、使用监控和运营与管理。这涉及到主数据分发管理★★★、使用监控管理★、类型标准化管理★★★、分类标准化管理、模板与文档标准化管理等。

　　数据治理是企业数字化转型的关键★，它不仅涉及到数据的管理和保护，更是企业释放数据潜力、实现业务增长的重要途径★★★。通过有效的数据治理，企业能够确保数据的质量★、安全和价值★★，从而在激烈的市场竞争中占据优势。

　　数据治理实施以制定标准、形成资产★★、执行检查、评估、考核为工作方针，促进数据共享融合、提高质量与安全★、推动应用创新。

　　数据治理是企业信息化建设的核心，它涉及到数据的规划★、监控和执行★。数据治理的目标是保证数据的有效性、可访问性、高质量、一致性、可审计和安全性。在数字化转型的过程中，数据治理为企业提供强健有价值的数据底座★，打通内部数据壁垒，提升数据质量★，实现数据的潜在价值向实际业务价值的转化。

　　数据质量管理依托企业的信息化建设成果，基于数据治理体系★，构建数据质量管理框架★★★。这包括标准规则库、质量检测管理★★★、质量问题管理等部分★★。