？數據治理(DataGovernance)由企業數據治理部門發起並實施，是關於如何在整個企業內部制定和實施壹系列數據的商業應用和技術管理的政策和流程。
數據治理涉及的IT技術主題包括元數據管理、主數據管理、數據質量、數據集成、監控和報告等。
數據治理的技術構成是什麽？
數據治理涉及的技術課題包括由元數據、數據標準、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、生命周期和數據安全組成的壹套解決方案。
所有與數據相關的技術產品通過知識庫相互共享，知識庫作為數據治理的後臺通道，傳遞不同平臺、環境、技術和工具提交和需要的元數據信息。
數據治理是壹套管理機制，側重於將數據作為企業的業務資產進行應用和管理。它可以消除數據不壹致性，建立標準化的數據應用標準，提高組織的數據質量，實現廣泛的數據共享，將數據作為組織在業務、管理和戰略決策中的寶貴資產，充分發揮數據資產的商業價值。
以壹家公司的數據治理架構為例:
數據治理平臺集成了元數據、數據標準、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、生命周期和數據安全九大產品。各模塊的功能可以相互調用，全過程可視化，可以打通數據治理的所有環節，提供各產品模塊的任意組合。
元數據:收集和總結企業系統數據屬性的信息，幫助各行各業的用戶獲得更好的數據洞察，通過元數據之間的關系和影響，挖掘隱藏在資源中的價值。
數據標準:為分散在各個系統中的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則提供壹套統壹的定義標準，通過標準評測確保數據在復雜數據環境中保持企業數據模型的壹致性和規範性，從源頭上保證數據的正確性和質量，提高開發和數據管理的壹致性和效率。
數據質量:有效識別各類數據質量問題，建立數據監管，形成數據質量管理體系，監控和揭示數據質量問題，提供問題詳細查詢和質量改進建議，全面提高數據的完整性、準確性、及時性、壹致性和合法性，降低數據管理成本，減少因數據不可靠造成的決策偏差和損失。
數據集成:數據可以被清理、轉換、集成、模型管理等。它不僅可以用於糾正問題數據，還可以為數據應用提供可靠的數據模型。
主數據:幫助企業創建和維護內部數據的單壹視圖，從而提高數據質量，統壹業務實體的定義，簡化和改進業務流程，提高業務響應速度。
數據資產:收集所有能夠產生價值的數據資源，為用戶提供資產視圖，快速了解企業資產，發現不良資產，為管理員提供決策依據，提升數據資產價值。
數據交換:用於實現不同機構、不同系統之間數據或文件的傳輸和共享，提高信息資源的利用率，保證分布在異構系統之間的信息互聯互通，完成數據的采集、集中、處理、分發、加載和傳輸，構建數據和文件的統壹傳輸和交換。
生命周期:管理數據的出生和死亡，建立數據的自動歸檔和銷毀，全面監控和展示數據的生命過程。
數據安全:提供數據加密、脫敏、模糊化、賬戶監控等多種數據安全策略。，並確保在數據使用過程中采取適當的措施，如身份驗證、授權、訪問和審計。
總結起來，數據治理體系的核心組成部分是:元數據管理體系、數據標準、數據質量、數據交互傳輸、數據安全、數據生命周期等。-不要懷疑-大神告訴妳！