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数据治理与资产化的协同机制
说明
数据清洗是对收集到的数据进行质量检查和处理的过程。这一环节旨在删除无关数据、补全缺失信息，并对错误数据进行修正。清洗后的数据才能更准确地反映实际情况，为后续分析提供可靠基础。数据加工环节还包括对数据进行格式转换、结构化处理等工作，使数据能够适应分析和应用需求。
企业要出台相关的内部管理制度，确保数据资产化项目的顺利实施。例如，制定数据共享、数据保护、数据质量管理等方面的内部规定，并为数据资产化提供相应的政策支持。
数据资产化是指将数据视作企业或组织的重要资源之一，通过一系列系统化的管理、开发、运用和增值的过程，
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