AI 词汇表
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数据管理
一种操作性角色，负责日常业务数据管理，确保其质量、一致性并符合数据治理所定义的标准。
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数据质量管理
一个系统性的过程，用于根据准确性、完整性、一致性和及时性等维度评估、改进和监控数据质量。
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主数据管理
一种集中化的架构和流程，用于管理企业关键参考数据，为核心业务实体提供单一且可靠的数据源。
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元数据管理
对描述其他数据的数据进行系统化管理，包括技术、操作和业务元数据，以促进互操作性和理解。
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数据隐私
一套保护个人信息免受未经授权访问、滥用和泄露的措施和政策，并符合适用的法规。
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数据合规性
遵守管理大规模数据收集、存储、处理和传输的法律、法规和行业标准。
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数据安全框架
一个全面的结构，包含控制措施、政策和技术，用于在数据生命周期的整个过程中保护数据免受内部和外部威胁。
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数据生命周期管理
对数据从创建到归档或删除进行自动化管理，优化存储并确保法规合规性。
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数据主权
指数字数据受其收集或处理所在国家/地区的法律法规管辖的概念，影响数据的存储位置和控制权。
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数据分类
根据数据的敏感性、关键性和价值对其进行分类的过程，以便应用适当且相称的安全和管理控制措施。
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数据保留策略
定义不同类型数据的保留期限以及在生命周期结束时销毁或归档程序的正式规则。
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数据访问控制
基于用户的角色、职责和操作需求来规范数据访问的授权和认证机制。
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数据治理成熟度模型
一个评估框架，用于衡量和逐步改进不同成熟度级别的数据治理能力。
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数据治理运营模型
详细的操作结构，定义数据治理职能如何组织、执行并融入日常业务流程。
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数据治理委员会
一个跨职能的战略机构，负责监督数据治理、制定政策并解决组织层面的管理冲突。
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