数据服务：通过数据的采集、清洗、导入，提升数据质量，确保数据的一致性。这部分体现着主数据治理的关键价值。
数据流通：通过实现信息整合和分发机制，支持跨业务、跨部门、跨系统的信息流转和协同。这部分体现着业务数据治理的关键价值。
数据洞察：通过消除数据内在的质量缺陷，明确数据之间的关联关系，帮助数据分析人员更好地理解数据，实现数据洞察。这部分体现着分析数据治理的关键价值。
最终，数据治理体系的搭建工作才能算完成，古人的“道法术器势”哲学思想理论显得尤为博大精深。
关于数据治理的价值体系包括哪些方面，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。