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摘要

继前文对农业大数据数据库构建基础架构的探讨，本文将进一步深入剖析数据库建成后的数据治理、数据价值深度挖掘以及相关人才培养**等关键环节。数据治理是确保数据库长期健康运行、数据质量持续优化的基石；价值挖掘则是将海量数据转化为实际生产力、赋能智能决策的核心；而专业人才队伍的建设，则是推动农业大数据事业可持续发展的根本保障。通过对这些维度的系统阐述，旨在为农业大数据数据库的全面、高效、可持续发展提供更具操作性的指引。

第六章：农业数据治理：确保数据资产的长期健康

数据库的构建仅仅是第一步，要让数据真正成为“资产”并持 葡萄牙消费者手机号码列表 续创造价值，就必须实施严格而有效的数据治理。数据治理不仅仅是技术问题，更是一套组织体系、制度流程和技术工具的有机结合，旨在对数据的全生命周期进行管理和控制。

6.1 数据治理的内涵与目标

农业数据治理是指通过制定和执行一系列政策、流程、标准和技术，对农业数据进行规划、获取、存储、使用、保护、归档和销毁的全过程管理。其核心目标包括：

提升数据质量： 确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和有效性，消除“脏数据”和“孤岛数据”。
保障数据安全与合规性： 严格遵循数据安全法、个人信息保护法等法律法规，防范数据泄露、滥用和篡改，保护农户和企业的合法权益。
优化数据价值： 提高数据可用性、可理解性和可互操作性，促进数据共享与流通，最大化数据在决策、生产和创新中的价值。
明确数据权责： 界定数据所有权、管理权和使用权，建立清晰的数据管理职责体系。
支持业务发展： 使数据能够高效地支撑农业生产、管理、营销等各项业务需求，驱动业务创新。