什么是数据治理？
1.GB定义：数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和 风险管理的集合
2.DAMA定义：对数据资产管理行使权力和控制的活动集合
（计划、监控和实施）
数据治理的价值
数据应用的难点和痛点
数据治理五个核心理念
数据治理体系
数据治理实施路径
DAMA 数据管理包括10大职能
数据治理：在数据管理和使用层面之上进行规划、监督和控制。
数据架构管理：定义数据资产管理蓝图。
数据开发：数据的分析、设计、实施、测试、部署、维护等工作。
数据操作管理：提供从数据获取到清除的技术支持。
数据安全管理：确保隐私、保密性和适当的访问权限等。
数据质量管理：定义、监控和提高数据质量。
参考数据和主数据管理：管理数据的黄金版本和副本。
数据仓库和商务智能管理：实现报告和分析。
文档和内容管理：管理数据库以外的数据。
元数据管理：元数据的整合、控制以及提供元数据。
DAMA的数据管理框架，针对这10个数据管理职能确定了7个环境要素。
基本环境要素包括：
目标和原则：每个职能的方向性业务目标,以及指导每个职能绩效的基本原则
活动：每个职能都是由低一级的活动组成。有些活动被分为子活动。活动进一步分解成任务和步骤。
主要交付物：信息、物理数据库及各职能在管理过程中最终输出的文档。有些交付物是必需的，有些是建议性的，还有些则视肯况而定可选的。
角色和职责：参与执行和监督职能的业务和IT角色，及其承担相应职能中的具体职责。很多角色都参与数据管理的多个职能。
配套环境要素包括：
实践和方法：常见和流行的方法，以及交付物的执行过程和步骤。实践和方法也可能包括共同的约定、**实践建议及简单描述的可选方案。
技术：配套技术(主要是软件工具)的类别、标准和规程、产品的选择标准和常见的学习曲线。
组织和文化：可能包括管理指标、关键因素、团队、权威和授权、共同的价值观和信仰、期望和态度、个人风格和偏好差异、文化、礼节、符号、组织传统、变更管理建议等，基本上与PMP和NPDP的管理思路一致。
DAMA数据管理知识体系（职能框架3.0）
DAMA:
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