数据治理目标是什么？

数据治理是一种对数据资产进行管理的过程，它涉及到对数据的质量、安全、一致性、可用性等多个方面的管理。数据治理的目标是确保数据能够在组织内无障碍地共享，提高业务运营效率，增强组织的决策能力和核心竞争力，从而为实现组织战略目标提供能力支撑。

数据治理框架包括哪些方面？

1. 数据治理组织

数据治理组织是数据治理框架的基础，它包括数据治理的决策机构、执行机构和监督机构。数据治理组织需要明确各机构的职责和权限，确保数据治理工作的顺利开展。

2. 数据治理策略

数据治理策略是数据治理框架的核心，它包括数据治理的目标、原则、范围、方法和程序等内容。数据治理策略需要根据组织的实际情况进行制定，以确保数据治理工作的有效性。

3. 数据治理标准

数据治理标准是数据治理框架的重要组成部分，它包括数据定义标准、数据分类标准、数据存储标准、数据安全标准等内容。数据治理标准需要根据组织的实际情况进行制定，以确保数据的一致性、可用性和安全性。

4. 数据治理流程

数据治理流程是数据治理框架的关键，它包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据应用等环节。数据治理流程需要确保数据的质量、安全性和可用性，以满足组织对数据的需求。

5. 数据治理技术

数据治理技术是数据治理框架的支撑，它包括数据采集技术、数据清洗技术、数据存储技术、数据分析技术等内容。数据治理技术需要根据组织的实际情况进行选择，以确保数据的质量、安全性和可用性。

6. 数据治理监督

数据治理监督是数据治理框架的保障，它包括对数据治理工作的监督、检查、评估和改进等内容。数据治理监督需要确保数据治理工作的有效性，以提高组织的决策能力和核心竞争力。

7. 数据治理文化

数据治理文化是数据治理框架的灵魂，它包括数据治理的价值观、理念、行为准则和符号等内容。数据治理文化需要通过培训、宣传和激励等方式进行传播，以确保组织成员对数据治理工作的支持和参与。

8. 数据治理合规性

数据治理合规性是数据治理框架的重要组成部分，它包括遵守相关法律法规、行业规定和组织内部规章制度等内容。数据治理合规性需要确保组织在数据治理方面的合法性和规范性，以避免法律风险和不必要的损失。