数据治理的八大核心域

数据治理涉及组织在数据全生命周期中的管控活动、绩效和风险管理，以确保运营合规、风险可控和价值实现。数据治理体系包括组织架构、管理制度、IT应用技术、绩效考核等，对数据架构、元数据、数据质量等进行全面管理。

01 - 数据架构管理

数据模型是数据治理的核心，包括概念、逻辑和物理模型。理想的模型应非冗余、稳定、一致、易用，且逻辑模型应覆盖业务范围、减少冗余，同时保持灵活性和扩展性。物理模型则是逻辑模型在数据库中的实现。

02 - 元数据管理

元数据是有关数据的描述性信息，包括业务、技术和管理元数据。元数据管理旨在规范元数据全生命周期，连接技术和业务，指导系统建设和数据管控。

03 - 数据标准管理

数据标准包括基础、指标和专有类数据标准，涵盖组织的多个数据主题，以满足内部管理和外部监管需求。

04 - 数据质量管理

数据质量管理关注数据的绝对和过程质量，包括准确性、完整性、一致性、时效性和可靠性。高质量数据支撑有效的数据治理，增值服务。

05 - 主数据管理

主数据管理集中整合关键业务数据，确保数据清洗、准确性和权威性。主数据管理系统构建应考虑整体平台框架和技术实现。

06 - 数据安全管理

数据安全管理涵盖数据使用、隐私、访问权限、审计等方面，以防止数据泄露和非法访问。

07 - 数据生命周期管理

数据生命周期管理涉及数据生成、传输、存储、处理、应用和销毁，确保数据的安全、准确性和完整性。

08 - 数据服务管理

数据服务管理旨在通过数据整合归集，优化业务流程和服务，建立统一的数据服务平台，提高数据应用效率。