在企业组织的数据管理中，数据治理是一项复杂而艰巨的任务，需要采取行动来实现数据资产价值，并确保数据资产所有权、数据所有权以及数据资产之间的关系。通过制定相应的规则和程序，确保数据资产在组织中可以安全地进行共享和流动，并将数据资产所有权与其在组织中的角色相匹配。因此，企业应建立一个高效且受人尊敬的治理体系。那么在数据管理中常见的几种数据治理框架有哪些？

1.数据流程治理

流程治理框架是指通过对数据操作和决策的分析来建立数据管理的基本框架，这种框架可以帮助企业建立一个统一流程。流程治理框架与标准流程模型相结合，将系统和流程分开并共享到不同模块中，以提高系统和流程的可用性和效率（尤其是信息的获取和使用）。数据流程治理可以将整个组织分为三个部分：数据开发、数据管理（数据处理、数据共享以及其他);数据应用（收集和存储);数据质量保障或数据安全保障。

2.用户体验治理

该框架旨在确定数据和用户体验的目的，并确保其可以直接使用。用户体验是一种数据体验和数据生命周期，而用户体验治理则是对组织内部和外部数据资产进行监管和控制。该框架旨在将用户体验与业务流程中的数据保持一致来创造一个受用户喜爱的产品和服务。企业应使用该框架处理数据，从而使用户体验与业务流程同步，并为数据创造一个良好的环境。该方法还有助于管理数据收集、处理、传输和共享。用户体验治理可以帮助企业将其数据与业务流程进行集成并保持统一的业务标准。

3.数据使用治理

使用治理框架旨在改善企业中的数据管理和数据共享。它包括关于数据收集、存储、处理和共享的所有标准。使用治理涵盖企业如何使用数据来支撑业务以及如何将其用于特定目的。该框架将从多个角度考虑组织如何使用数据来支持企业运作以及如何使用数据在其内部或外部系统中进行决策以及如何处理数据和做出决策。

4.数据安全治理

该体系旨在确保数据质量，访问，安全和隐私。这包括在组织中定义网络安全标准、流程和协议。该体系也考虑了各种风险和威胁，包括：•数据资产中所含的各种数据集的安全性；•管理与数据有关的所有安全和技术风险。

5.数据自动化治理

数据自动化治理是将多个数据自动化组件集成到一个框架中，将数据资产从一个管理体系转移到另一个体系。数据自动化可以帮助企业将一系列复杂的数据资产合并成一个完整的数据体系。它是从自动化平台上生成数据集的一种方法。数据自动化会自动检查并发现数据需要特定的操作才能正确运行。这有助于企业实现数据安全的自动化应用程序自动化流程并实现数据资产。

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