数据治理的目标不包括

数据治理是现代企业必不可少的一项工作。通过数据治理，企业可以更好地管理、保护和利用数据，提升企业的数据价值和竞争力。然而，数据治理的目标不包括某些方面，这些方面可能会对企业的数据利用产生不利影响。下面从多个角度分析数据治理的目标不包括哪些方面。

一、数据治理的目标不包括数据的精准性

数据精准性是数据的关键特征之一，它是指数据是否能够准确反映事物的真实情况。数据精准性不仅包括数据的准确性，还包括数据的完整性、唯一性、一致性等方面。数据治理的目标在于管理数据，提高数据的价值和利用效率，但并不直接涉及数据的精准性。数据的精准性可以通过数据采集、数据质量控制等手段来保证，这是数据治理的前提和基础。

二、数据治理的目标不包括数据的应用场景

数据的应用场景是指企业对数据的使用目的和范围。不同的业务场景需要使用不同类型和规模的数据，数据治理的目标是为了更好地管理这些各类数据，保证数据的质量和安全性，但并不直接包括数据的应用场景。应用场景需要考虑到业务需求、用户需求等多方面因素，由业务管理部门负责确定。数据治理团队需要与业务部门合作，为其提供数据服务和支持。

三、数据治理的目标不包括数据的开发和应用

数据的开发和应用是指基于数据构建应用系统的工作，包括数据库设计、数据开发、数据应用实现等方面。这些工作需要由数据开发和应用团队来完成，数据治理团队的工作是为其提供规范的数据管理和服务支持，而不直接涉及具体的开发和应用工作。

四、数据治理的目标不包括数据的分析和建模

数据分析和建模是指基于数据挖掘、机器学习等技术，从数据中提取有价值的信息和知识，为业务判断和决策提供依据。这些工作需要由专业的数据分析和建模团队来完成，数据治理团队的职责是提供数据管理和服务支持，为数据分析和建模团队提供规范的数据资源和服务环境。

综上所述，数据治理的目标不包括数据的精准性、应用场景、开发和应用、分析和建模。数据治理的目标在于提高数据管理的规范化、集成化、标准化程度，从而提升数据的价值和利用效率，帮助企业实现业务创新和提升竞争力。