关键的数据治理要素有哪些？这些要素是数据分析师一定要掌握的

在系统层面，数据治理包括六个核心模块：数据标准、元数据、数据质量、生命周期管理、数据安全和数据资产;在管理层面，需要数据治理组织和数据治理过程的支持和保障。数据治理是一个长期而复杂的系统工程，需要一系列的过程规范、系统、it能力和持续运行等机制来保证治理的持续推进。数据治理的实施方案分为四个阶段：

1、关键的数据治理要素有哪些——组织建设

打破企业内部壁垒，建立多部门参与的数据治理组织，提高数据治理的重要性。建立专门的数据治理团队，包括数据治理委员会、数据治理团队、业务部门等递进的组织架构。支持数据治理在绩效、团队、资源等方面的持续运行，实现企业数据中数据战略体系的转型。

2、关键的数据治理要素有哪些——建立规范

建立可行的标准化流程规范，并随着数据中心的持续运行、逐步实施和逐步迭代不断完善。规范包括发布数据治理管理规范、数据治理流程规范、建立数据治理标准化闭环流程、定义在线管理需求、通过运营闭环规范化机制推进数据治理，在线处理和服务集中。

3、关键的数据治理要素有哪些——平台选择

构建有效的IT平台，支持数据治理规范、流程和标准的实施，同时确保数据治理模式的前瞻性。数据治理的本质是一项管理工作。只有生产过程的可视化和生产过程的介入才能保证数据治理的效果。因此，平台应该确保数据治理和数据生产的集成。平台应具备多厂商协同开发、数据标准化管理、元模型驱动的元数据开发管理、元数据血液管理、血液驱动的任务调度管理、安全分层管理等能力，数据质量管理等基本能力，更好地保证数据治理的实施。

4、关键的数据治理要素有哪些——再操作

数据治理是一个持续和长期的操作过程。标准化、组织化、平台化和过程化需要不断迭代优化。数据质量和数据安全需要持续的管理和控制。通过业务的不断滋养，中间平台数据的数据治理能力逐步提高。

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