大数据治理规范是一套旨在确保数据质量和安全性，以及促进数据的有效利用和共享的指导原则。它要求组织在收集、存储、处理和分析大量数据时，能够确保数据的可靠性、一致性、完整性和保密性。构建高效数据管理框架需要遵循以下步骤：
1. 确定数据治理目标和策略：首先，组织需要明确其数据治理的目标，包括数据质量、数据安全、数据可用性和数据合规性等方面的目标。然后，根据这些目标制定相应的数据治理策略，以确保数据管理的有效性。
2. 建立数据治理组织结构：为了实现数据治理的目标，组织需要建立一个专门的数据治理团队或委员会，负责制定和执行数据治理政策和标准。此外，还需要设立相应的角色和职责，以保障数据治理工作的顺利进行。
3. 制定数据治理政策和标准：组织需要根据国家法律法规、行业标准和最佳实践，制定一套完整的数据治理政策和标准。这些政策和标准应该涵盖数据的生命周期管理、数据质量管理、数据安全管理、数据访问控制、数据备份和恢复等方面的内容。
4. 建立数据治理流程和工具：为了支持数据治理的实施，组织需要建立一套标准化的数据治理流程和工具。这些流程和工具应该能够帮助组织有效地进行数据质量管理、数据安全监控、数据访问控制等操作。同时，还需要引入先进的数据分析和挖掘技术，以提高数据治理的效率和效果。
5. 培训和宣传数据治理文化：组织需要通过培训和宣传活动，提高员工对数据治理重要性的认识，培养一种数据治理的文化氛围。这有助于员工在日常工作中自觉遵守数据治理政策和标准，从而提高整个组织的数据处理能力和水平。
6. 持续改进和优化：随着技术的发展和业务需求的变化，组织需要定期对数据治理策略和流程进行评估和优化，以确保其始终处于最佳状态。此外，还需要关注行业动态和技术趋势，以便及时调整数据治理策略，应对新的挑战和机遇。
总之，构建高效数据管理框架是一个系统工程，需要组织从多个方面入手，逐步推进。只有通过科学的数据治理，才能确保数据的可靠性、一致性、完整性和保密性，从而为组织的决策提供有力支持，推动业务的持续发展。
