數據治理不僅需要完善的保障機制，還需要理解具體的治理內容，比如我們的數據該怎么進行規范，元數據又該怎么來管理，每個過程需要哪些系統或者工具來進行配合呢？這些問題都是數據治理過程中最實際的問題，也是最復雜的問題，今天我們將從數據治理的各個核心領域來解答這些問題。

數據治理核心領域

    每個數據治理的領域都可作為一個獨立方向進行研究治理，目前總結的數據治理領域包括但不限于一下內容：數據標準、元數據、數據模型、數據分布、數據存儲、數據交換、數據生命周期管理、數據質量、數據安全以及數據共享服務。
    1.數據模型
    數據模型是數據治理中的重要部分，合適、合理、合規的數據模型，能夠有效提高數據的合理分布和使用，是數據治理的關鍵、重點。數據模型包含三個部分，數據結構、數據操作、數據約束。
    數據結構：數據模型中的數據結構主要用來描述數據的類型、內容、性質以及數據間的聯系等。數據結構是數據模型的基礎，數據操作和數據約束都基本是建立在數據結構的之上的。不同的數據結構有不同的操作和約束。
    數據操作：數據模型中的數據操作主要用來描述在相應的數據結構上的操作類型和操作方式。
    數據約束：數據模型中的數據約束主要用來描述數據結構內數據間的語法、詞義聯系、他們之間的制約和依存關系，以及數據動態變化的規則，以保證數據的正確、有效和相容。
    2.元數據管理
    元數據分為業務元數據、技術元數據和操作元數據。
    業務元數據：定義和業務相關數據的信息，用于輔助定位、理解及訪問信息。
    技術元數據：它可以分成結構性技術元數據和關聯性技術元數據。結構性技術元數據提供了在信息技術的基礎架構中對數據的說明。關聯性技術元數據描述了數據之間的關聯和數據在信息技術環境之中的流轉情況。
    操作元數據：操作元數據主要管理相關的組織、崗位、職責、流程、項目、版本，以及系統生產運行中的操作記錄，如運行記錄、應用程序、運行作業。
    3.數據標準
    數據標準是企業建立的一套符合自身實際，涵蓋定義、操作、應用多層次數據的標準化體系。它包括基礎標準和指標標準。與數據治理其他核心領域具有一定的交叉，比如元數據標準、數據交換和傳輸標準、數據質量標準等。良好的數據標準體系有助于企業數據的共享、交互和應用，可以減少不同系統間數據轉換的工作。
    4.數據質量管理
    數據質量管理已經成為企業數據治理的有機組成部分。高質量的數據是進行商業分析決策、業務發展規劃的重要基礎，只有建立完整的數據質量體系，才能有效提升企業數據整體質量，從而更好的為客戶服務，提供更為精準的決策分析數據。
    5.數據生命周期管理
    數據生命周期一般包含在線階段、歸檔階段、銷毀階段三大階段，管理內容包括建立合理的數據類別，針對不同類別的數據制定各個階段的保留時間、存儲介質、清理規則和方式、注意事項等?？茖W的數據生命周期管理辦法，不僅能夠提高系統的運行效率，更好的服務客戶，還能大幅度減少因為數據長期保存帶來的儲存成本。
    6. 數據分布和存儲
數據分布和存儲主要涵蓋了數據如何劃分和存儲，企業數據如何分布，主數據及參考數據如何管理。只有對數據進行合理的分布和存儲，才能有效的提高數據的共享程度，才能盡可能的減少數據冗余帶來的存儲成本。
    7.數據交換
    數據交換是企業進行數據交互和共享的基礎，合理的數據交換體系有助于企業提高數據共享程度和數據流轉時效。一般企業會對系統間數據的交換規則制定一些原則，比如對接口、文件的命名、內容進行明確，規范系統間與外部機構間的數據交換規則，指導數據交換工作有序進行。建立統一的數據交換系統，一方面可以提高數據共享的時效性，另一方面也可以精確掌握數據的流向。
    8.數據安全
    企業重要且敏感數據大部分集中在應用系統中，例如客戶的聯絡信息、資產信息等，如果不慎泄露，不僅給客戶帶來損失，也會給企業帶來不利的聲譽影響，因此數據安全在數據管理和治理過程中是相當重要的。
    9.數據服務
    數據的管理和治理是為了更好的利用數據，是數據應用的基礎。企業應該以數據為根本，以業務為導向，通過對大數據的集中、整合、挖掘和共享，實現對多樣化、海量數據的快速處理及價值挖掘，利用大數據技術支持產品快速創新，提升以客戶為中心的精準營銷和差異化客戶服務能力，增強風險防控實時性、前瞻性和系統性，推動業務管理向信息化、精細化轉型，全面支持信息化的建設。

    數據治理不是一個臨時性的運動，從業務發展、數據治理意識形成、數據治理體系運行的角度，需要一個長效機制來進行保證。 在大數據時代，經過數據治理的數據可以發揮更大的作用。這時候一個好的數據治理工具就顯得至關重要。億信華辰自主研發的睿治智能數據治理平臺融合數據集成、數據交換、實時計算存儲、元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理十大產品模塊，打通數據治理各個環節，十大產品模塊可獨立或任意組合使用，快速滿足政府、企業各類不同的數據治理場景。