数据治理有不同的定义，⾄今还未有统⼀的定论。虽然殊途但同归，数据治理的最终⽬的就是在确保数据的全⽣命周期的存续中存在⾼数据质量的数据，以满⾜和提升数据的价值，从⽽实现企业的价值。

数据规模⼤并且成熟企业中数据治理通常包含以下⼏个功能⽅⾯： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据⽣命周期管理⽅⾯。

主数据是⽤来描述企业核⼼业务的实体的数据，是个业务应⽤和个系统质检进⾏数据交互的基础，例如银⾏中的⽤户账号，贷款账号信息，理财产品；电商⽹站的⽤户商品等都是主数据。

元数据是数据的治理⼯作的核⼼和基础，例如⽂本数据的⼤⼩，位置，创建⼈等，其就是为了更准确的描述我们拥有的所有的数据，核⼼⽬的就是降低⼈与数据的沟通成本，数据标准，相信不论是什么，标准的建⽴都是基础要求。

数据标准也是如此，数据标准的建⽴降低了沟通成本，对项⽬的实施，交付，信息共享，数据集成和协同都是做了规范要求，提升了数据的可⽤性。

数据质量管理是确保数据形成完整且准确，这样的数据才可以公企业分析，共享使⽤。数据的集成管理，就是把不同的来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或者物理上有机集中，从⽽为企业提供全⾯的数据共享。

数据资产的管理，是汇总、存储所有参与数据治理平台的各个系统的数据资产，确保数据资产的⼀致性和完整性，让管理者可以⼀⽬了然的了解到所有资产，提供决策依据，提升数据资产的价值。

数据的安全管理，企业要⻓期永续存在，安全问题不得不重视，合规性是必要前提。数据⽣命周期管理，任何事物都具有⼀定的⽣命周期，数据也不例外。数据⽣命周期的管理不仅能够提⾼系统的运⾏效率，更好的服务客户，还能⼤幅度减少因为数据⻓期保存带来的储存成本。

数据交换管理，是解决数据孤岛的有⼒解决⽅案，以上⼏个⽅⾯相辅相成，每个公司根据每个公司的数据规模不同建设的数据治理⽅⾯不同， 实施有效的数据治理可以确保企业数据符合重要的数据法规，数据标准化可以提⾼数据的透明度，降低使⽤数据的成本，提⾼运营效率，数据治理是所有数据应⽤的根基，数据治理的好坏直接影响数据应⽤的价值，通过数据治理可以给企业提供更直观、准 确、安全的数据分析结果。

更多数据治理相关资料请咨询客服获取，或者直接拨打电话：020-83342506