作为 AI 语言模型，我对轴架构中的治理合规性问题没有特定的观点或意见。但是，我可以建议组织可以遵循的一些通用最佳实践来解决治理合规性问题：
1. 制定清晰而全面的治理策略：组织应该制定明确的治理策略，概述数据的收集和存储方式、处理和访问。该策略还应明确定义管理数据的角色和职责，包括谁有权访问它、谁对其准确性负责以及谁对其使用负责。
2. 实施数据安全和隐私措施：应实施有效的数据安全措施，例如加密和多因素身份验证，以确保敏感数据受到保护。此外，组织应围绕数据隐私制定明确的政策，包括有关数据保留、访问控制和用户同意的标准。
3. 进行定期审计和评估：应进行定期审计和评估，以确保组织满足其治理合规性要求。这些评估可以识别不合规的领域并帮助组织进行必要的更改。
4. 建立治理框架和控制：组织应建立治理框架和控制，例如政策、程序和标准，以确保数据得到有效和高效的管理。这些框架和控制有助于确保数据得到适当的分类、访问和管理。
5. 投资技术和工具：投资有助于自动化和简化治理合规流程的技术和工具可能是有益的。数据目录、数据沿袭工具和自动数据分类系统等工具可以帮助组织更好地管理数据治理合规性。
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