数据治理规范国标：提升数据质量与合规性的关键指导原则

数据治理规范国标是指中国国家标准《GB/T 36920-2018 数据治理能力成熟度模型》，该标准旨在提升组织在数据管理方面的能力，确保数据的准确性、完整性和可靠性。以下是根据该标准提出的关于提升数据质量与合规性的关键指导原则：

1. 建立数据治理策略：组织需要制定一个全面的、可执行的数据治理策略，明确数据治理的目标、职责、流程和技术要求。这包括确定数据的质量目标、数据的来源、数据的存储、数据的访问和使用等。

2. 数据分类与标识：根据数据的重要性和敏感性，对数据进行分类和标识。对于敏感数据，应采取额外的保护措施，确保其安全性和保密性。

3. 数据质量管理：定期对数据进行质量评估，识别和纠正数据中的错误、重复或不一致。采用数据清洗、数据校验、数据验证等技术手段，提高数据的准确性和可靠性。

4. 数据安全与合规：确保数据的安全，防止数据泄露、篡改或丢失。遵守相关的法律法规和行业标准，如GDPR、CCPA等，确保数据的合规使用。

5. 数据共享与协作：建立有效的数据共享机制，确保不同部门和人员之间的数据能够顺畅流通。同时，加强数据共享过程中的安全管理，防止数据泄露和滥用。

6. 数据生命周期管理：从数据的创建、维护到废弃，全过程进行管理。确保数据的生命周期得到有效控制，避免数据的冗余和浪费。

7. 数据治理培训与文化建设：加强员工的培训，提高员工的数据治理意识。通过建立数据治理文化，鼓励员工积极参与数据治理工作，形成良好的数据治理氛围。

8. 持续改进与评估：定期对数据治理过程进行评估和审查，发现存在的问题和不足，及时调整和优化数据治理策略和流程。通过持续改进，不断提高组织的数据治理能力和水平。

总之，数据治理规范国标是组织提升数据质量与合规性的关键指导原则。通过建立数据治理策略、数据分类与标识、数据质量管理、数据安全与合规、数据共享与协作、数据生命周期管理、数据治理培训与文化建设以及持续改进与评估等措施，组织可以有效提升其数据管理水平，为决策提供准确、可靠的数据支持。