# 数据治理

## 1. 概述
- 1.1 定义
- 1.2 目标
- 1.3 原则
- 1.4 范围

## 2. 核心领域
- 2.1 数据质量
  - 2.1.1 准确性
  - 2.1.2 完整性
  - 2.1.3 一致性
  - 2.1.4 及时性
- 2.2 数据安全
  - 2.2.1 访问控制
  - 2.2.2 数据加密
  - 2.2.3 风险管理
  - 2.2.4 合规性
- 2.3 数据架构
  - 2.3.1 数据模型
  - 2.3.2 数据流设计
  - 2.3.3 技术标准
  - 2.3.4 元数据管理
- 2.4 数据生命周期管理
  - 2.4.1 创建与采集
  - 2.4.2 存储与维护
  - 2.4.3 使用与共享
  - 2.4.4 归档与删除

## 3. 组织与角色
- 3.1 数据治理委员会
- 3.2 数据管理员
- 3.3 数据所有者
- 3.4 &lt;script&gt;alert(&#x27;XSS&#x27;)&lt;/script&gt;
- 3.5 外部审计与合规检查机构

## 4. 实施框架
- 4.1 规划阶段
  - 4.1.1 现状评估
  - 4.1.2 目标设定
  - 4.1.3 路线图制定
- 4.2 设计阶段
  - 4.2.1 政策制定
  - 4.2.2 流程设计
  - 4.2.3 技术选型
- 4.3 执行阶段
  - 4.3.1 实施计划
  - 4.3.2 培训与沟通
  - 4.3.3 监控与优化
- 4.4 评估阶段
  - 4.4.1 效果评估
  - 4.4.2 持续改进
  - 4.4.3 成功案例分享

## 5. 工具与技术
- 5.1 数据质量管理工具
- 5.2 数据安全管理工具
- 5.3 数据集成工具
- 5.4 数据分析与报告工具
- 5.5 自动化工具

## 6. 关键成功因素
- 6.1 高层支持
- 6.2 清晰的政策和流程
- 6.3 强有力的数据治理团队
- 6.4 持续培训与发展
- 6.5 监督与反馈机制