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数据管理绩效目标主要包含以下几个方面：

• **数据质量方面**：这是很关键的一点。包括数据的准确性，也就是数据是否正确反映了实际情况；数据的完整性，比如数据有没有缺失值；还有数据的一致性，不同来源的数据对同一事物的描述是否相同等。如果数据质量不达标，会影响到基于数据做出的决策。
• **数据安全性**：在当今信息时代，数据安全至关重要。绩效目标可包括防止数据泄露、保障数据存储安全（例如有合适的加密措施）、访问权限控制等。如果数据被非法获取，可能给企业带来巨大损失。
• **数据时效性**：数据是否能及时更新和提供也是一个绩效目标。过时的数据可能导致错误的决策。例如销售数据如果不能及时更新，可能影响库存管理和生产计划。
• **数据成本效益**：企业在数据管理上投入资源，那么就要考虑产出。例如数据存储的成本、数据处理的人力成本等与通过数据管理所带来的收益（如提高决策效率、增加销售额等）之间的关系。

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确定适合自己企业的数据管理绩效目标可以从以下步骤入手：

1. **分析企业需求**：首先要明确企业的核心业务需求。比如如果是电商企业，那么订单处理、客户信息管理相关的数据就很关键；如果是制造企业，生产流程、原材料数据等更重要。对于规模小且预算有限的企业来说，要聚焦于最影响业务运营的数据方面。
2. **评估现有资源**：看看企业现有的人力、技术、资金等资源。如果技术人员少，就不要设定过于复杂的技术相关的数据管理绩效目标。例如，如果没有专业的数据安全团队，那么数据安全绩效目标可能要侧重于基础的防范措施。
3. **参考行业标准但要灵活调整**：可以看看同行业类似企业的数据管理绩效目标，但不能完全照搬。因为自身企业可能有独特之处。比如有些行业领先企业可能有大规模的数据中心，而小预算企业则可能更多依赖云服务。
4. **设定优先级**：根据前面的分析，确定哪些数据管理绩效目标是最重要的。比如对于刚刚起步的互联网企业，数据获取的时效性可能比数据深度分析更为重要。

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数据管理绩效目标和企业战略有着紧密的联系：

• **导向性联系**：企业战略为数据管理绩效目标提供方向。例如，如果企业战略是开拓新市场，那么数据管理绩效目标可能就要围绕新市场的潜在客户数据挖掘、新市场环境数据收集等来设定。这样数据管理工作才能支持企业战略的实现。
• **反馈性联系**：数据管理绩效目标的达成情况能够反馈企业战略是否合理。如果数据管理绩效目标总是无法实现，比如数据显示新市场客户获取成本过高，可能意味着企业开拓新市场的战略存在问题，需要重新评估。
• **协同性联系**：它们需要协同发展。企业战略在调整时，数据管理绩效目标要及时响应调整。同样，数据管理绩效目标的优化也可能为企业战略提供新的思路。比如通过高效的数据管理发现了新的市场细分群体，从而促使企业战略向针对该群体的营销方向调整。

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有效评估数据管理绩效目标可以采用以下方法：

• **定量指标评估**：对于数据质量方面，可以统计数据准确率的百分比，例如通过抽样检查计算准确数据占总数据量的比例；对于数据安全性，可以统计安全事件发生的频率等。这些数值指标能够直观地反映绩效目标的达成情况。
• **定性指标评估**：例如评估数据的可用性。可以组织内部用户进行满意度调查，了解他们对数据及时性、完整性等方面的主观感受。虽然这种方式相对主观，但能从使用者角度反映数据管理绩效。
• **对比评估**：一是与自身历史数据对比，如果之前数据时效性较差，经过改进后有明显提升，说明绩效目标在这方面有进步；二是与同行业标杆企业对比，找出差距并分析原因。不过要注意不同企业的差异，不能盲目比较。
• **过程评估**：不仅关注结果，也要关注数据管理过程。例如数据采集过程是否合规、数据清洗流程是否科学等。过程的合理性有助于确保结果的有效性。

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