数据治理
数据治理描述了组织对数据进行决测的过程，需要整个企业的人员来执行。对数据资产的管理行使权力和控制，控制数据的开发和使用，降低风险，战略性使用数据。
1. 数据治理具有监督职能
数据治理的职能是指导其他所有的数据管理职能。目的是确保根据策略和最佳实践来正确地管理数据。
监督
战略
策略
标准与质量
管理工作
合规性
问题管理
数据管理项目
数据资产评估
2. 数据治理的业务驱动
最常见的驱动是合规要求
降低风险
合规、声誉、安全、隐私相关的风险
改进过程
遵从法规、管理供应商、服务客户和有效运作的能力
3. 数据治理项目特点
可持续
嵌入式
可测算
原则：领导力与战略、业务驱动、共同责任、多层次、基于框架、基于原则
4. 数据治理模型
治理模型应支持业务战略，并符合文化背景，因组织结构、重视程度和决策方法不同而不同。
顶层起到监督职能
数据治理办公室应在相关领域内工作
策略应向下传达，问题应向上汇报
管理人员与利益相关方应在多个层面上参与治理
5. 数据管理专员
代表利益相关方为其管理数据资产
创建和管理核心元数据
记录规则和标准
管理数据质量问题
执行数据治理操作活动
6. 启动数据治理
数据管理成熟度评估
变更能力评估
协作的准备程度
业务一致性
数据质量评估
合规性评估
7. 可持续的数据治理
成功的数据治理项目具有一下特征：
建立符合并支持业务战略的数据治理战略
基于数据管理原则，制定和执行相关行动计划
设置数据质量标准
提供关键数据的管理
确保组织遵守与数据相关的法规
管理那些与数据和治理的各方面相关的问题
提供成熟度曲线的措施：
支持数据管理项目
标准化数据资产评估
参与关于从数据中获取价值所需要的行为的持续交流
8. 首席数据官
构建组织的数据策略
将有关数据的需求与现有的IT和业务资源结合起来
建立数据治理标准、方针与流程
为依赖数据的业务活动提供建议
向企业内部和外部的业务利益相关宣传信息管理原则的重要性
在数据分析和商务智能活动中指导数据的使用
9. 数据治理和领导承诺
相比于数据管理，治理更加需要管理者的承诺于支持。
10. 总结
数据治理是一项持续的工作，通过阐明战略、建立框架、制定方针及实现数据共享，为所有其他数据管理职能提供指导与监督
数据治理本身并不是目的，他是实现业务目标的一种手段
数据治理职能的设立依赖于数据治理项目的目标和企业文化
数据治理通过活动与行为与数据管理原则相结合，支持组织的业务战略，帮助组织应对数据管理的挑战
数据治理需要领导层的承诺与投入