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掌握不同的思维模式能够让企业在做数据治理的时候有更多的解决方法，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，学习数据治理需要掌握哪些思维方法。
1.战略思维
数据治理涉及政治、经济、社会、技术、文化等方方面面，具有非常复杂、宽广的视域。应从全球发展战略层面出发，立足经济社会发展根本和全球数字化变革大局，着眼数字经济时代的长远发展，完善相关战略规划、政策规定与法律体系，构建数据治理生态体系，形成公共价值目标共同体。
2.精准思维
数据只有流动起来才能创造价值，数据治理需要促进数据在不同主体之间有序流动，而数据流通的前提，需要建立统一规范的数据标准，并建立在数据质量可靠的基础上。低质量甚至错误的数据，会影响数据流通，并终影响价值的挖掘。
3.系统思维
数据治理过程中，应当从整体性、系统性着手，打破部门壁垒，搭建开放共享平台，打通国家、行业、组织等多层次，整合政府、企业、个人等多利益相关方的力量，从政策、标准、技术、应用等多维度进行综合考量，构建共建、共享、共治的数据治理环境。
4.辩证思维
数据治理是有效的切入点，要从辩证法和认识论的角度入手，深刻理解数据资源的深刻内涵、网络空间的内在本质，辨析虚拟空间与现实社会、安全保护与开放利用的辩证统一关系，归纳和总结数据治理的一般规律，推动数据由资源向要素转化，大程度上挖掘数据价值。
5.创新思维
主动把握数据资产、数据经纪人、数字人等各种新概念、新理念、新应用、新需求，勇于探索运用新机制、新技术、新手段来防范和化解面临的新风险，聚焦管理方式、协调机制、组织文化等方面改革创新，积极推动数据治理体系建设。
6.底线思维
数据是个人和企业的重要资产，是国家重要的战略资源，成为数字经济发展的重要驱动力。要注重防风险，做好风险评估，努力排除风险因素，加强先行先试、科学求证，健全监管体系，提高监管能力，筑牢安全网。
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2024-01-19
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