1. 数据管理的现状
2. 数据治理的概述
1.1数据治理概念
2.2数据治理目标
3. 数据治理体系
4. 数据治理核心领域
1.1 数据模型
1.2 数据生命周期
（1）数据生成及传输
（2）数据存储
（3）数据处理和应用
（4）数据销毁
1.3 数据标准
（1）数据分类与编码
（2）数据字典
（3）元数据标准
（4）数据交换标准
（5）数据质量标准
1.4 主数据
1.5 数据质量
1.6 数据服务
1.7 数据安全
5. 数据治理保障机制
1.1制度章程
1.1.1规章制度
1.1.2管控办法
1.1.3考核机制
1.2数据治理组织
1.2.1组织架构
1.2.2组织层次
1.2.3组织职责
1.3流程管理
1.4IT技术应用
1.4.1支撑平台
1.4.2技术规范
附件A 数据管理规范
附件B 数据质量评估办法
附件C 数据质量管理流程
数据治理，作为组织内部将数据视为核心资产所实施的一系列精细化举措，其核心在于实现对数据从产生到消亡的全链条管理。这一过程不仅涵盖了数据的采集、处理、存储、分析、共享及销毁等各个关键环节，还强调了数据价值的最大化挖掘与利用。
而数据治理体系，则是构建在这一基础之上的一套综合性框架，它跨越了组织结构的界限，通过整合组织架构的优化、管理制度的完善、操作规范的制定、IT技术的应用创新以及绩效考核机制的建立等多个方面，形成了一个全方位、多层次的治理网络。该体系旨在对数据模型的设计、数据架构的搭建、数据质量的监控与提升、数据安全的保障、以及数据生命周期管理的各个环节进行深入剖析、系统构建与持续优化，确保组织数据资产的健康、有序、高效运行。
