数据治理架构是一个复杂的系统，旨在确保大数据的有效管理、使用和保护。以下是关于大数据数据治理架构的详细介绍：

一、概述

大数据治理架构是指在大数据创新发展的过程中，根据客观条件要求，建立的基于网络的开放、可控、安全、可信的数据治理制度，实现大数据的智能化管理和应用。它依托大数据的特点和优势，结合信息技术、人员、设备、部门协作、政策制定等，抓住大数据管理的重要性，实现系统级别的大数据管理。

二、数据治理架构的核心内容

数据治理框架管理者视角：可以概括为“五域模型”，包括“管控域”、“过程域”、“治理域”、“技术域”、“价值域”。管控域：在数据治理战略指导下制订企业数据治理组织，明确组织的责、权、利，岗位编制及技能要求。

治理域：明确数据治理的对象和目标。

技术域：数据治理的支撑手段，指的工具平台。

过程域：数据治理的方法论。

价值域：通过对数据资产的管控挖掘数据资产的价值，并通过数据的流动、共享、交易变现数据资产。

技术视角企业大数据治理实践指南框架：包括数据战略、数据治理管控体系(如数据治理组织、制度、流程、管控机制、绩效体系及标准体系)、数据架构、主数据、元数据、指标数据、时序数据、数据质量、数据安全、数据集成与交换、数据开放和共享、数据资产管理能力成熟度评估以及数据价值、数据共享、数据变现等多方面。

数据治理车轮图从数据战略、数据管控(组织管理、制度体系、流程管理及绩效)、三个核心体系(数据标准体系、数据质量体系、数据安全体系)和工具等分别进行介绍。

三、数据治理架构的特点

开放性：支持多种数据源和数据格式的接入，实现数据的统一管理和使用。

可控性：通过完善的数据治理组织、制度、流程等，确保数据的有效管理和控制。

安全性：采用先进的数据安全技术，保护数据的完整性和机密性，防止数据泄露和滥用。

可信性：确保数据的准确性和可靠性，为决策提供有力支持。

四、数据治理架构的实施步骤

明确数据治理目标：根据企业战略和业务需求，明确数据治理的目标和期望成果。

建立数据治理组织：成立专门的数据治理组织，明确各成员的角色和职责。

制定数据治理制度：制定完善的数据治理制度，包括数据质量管理、数据安全管理、数据标准管理等。

实施数据治理计划：按照数据治理计划，逐步实施各项数据治理措施。

持续监控和改进：对数据治理效果进行持续监控和评估，及时发现问题并进行改进。

总之，大数据之数据治理架构是一个复杂而重要的系统，通过明确目标、建立组织、制定制度、实施计划和持续监控等步骤，可以确保大数据的有效管理和使用，为企业的决策和发展提供有力支持。