数据治理包括哪些内容？

数据治理是确保数据在整个生命周期内的质量、安全、合规性和价值的综合性管理过程。

数据治理包括以下几个主要内容：

基础共性标准：

统一数据治理相关概念，包括术语、参考架构、通用要求、评测评估等。

数据基础设施：

规范数据治理工作涉及的平台、工具、软件系统等，包括数据库、大数据平台、数据资产管理、数据分析挖掘、数据流通、数据安全。

数据资产管理：

针对组织的核心数据资源进行管理、共享、应用和价值评估，涵盖基础数据、主数据、元数据、数据质量、数据架构、数据开发、数据应用、数据共享、数据价值评估。

数据流通：

规范数据流通的标准，包括数据开放、数据共享、数据授权运营、开发利用能力等。

数据质量管理：

确保数据的质量、完整性和安全性，包括数据质量维度、数据质量评价指标、数据质量分析、数据质量提升等。

数据安全：

保护数据的隐私和安全，防止数据泄露和其他安全风险，包括脱敏加密、数据防泄漏、数据库网关、数据水印、数据安全分类分级、安全审计等。

元数据管理：

创建、维护和控制元数据，确保在整个企业范围内对数据的一致性和清晰理解，包括技术元数据和业务元数据。

主数据管理：

管理组织中需要跨系统、跨部门进行共享的核心业务实体数据，包括主数据分类代码、主数据属性定义、主数据集成等。

数据标准管理：

制定和执行数据标准，确保数据的一致性和合规性，包括字段标准管理、码值标准管理以及字典管理。

数据生命周期管理：

管理数据从获取、存储、整合、分析、应用、呈现、归档到销毁的整个生命周期。

监督和执行机制：

确保数据治理策略和流程的有效实施，并进行监督和考核。

数据治理组织结构：

建立相关的组织结构，如数据治理委员会、数据管理团队和数据负责人等，明确各个角色的职责和权力。