1、什么是数据治理?

数据治理(Data Governance)是指通过制定政策、流程、标准和组织架构，对组织内的数据资产进行全生命周期的管理。其核心目标是确保数据的质量、安全性、合规性、一致性和价值最大化，从而支持业务决策、降低风险并满足监管要求。

2、数据治理的关键要素：

数据质量管理：确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。

数据安全与隐私保护：控制数据访问权限，防止泄露，遵守隐私法规(如GDPR、CCPA)。

数据合规性：满足行业规范和法律法规要求(如金融、医疗、公共 sectors)。

元数据管理：记录数据的来源、定义、业务含义和血缘关系(Data Lineage)。

数据生命周期管理：从数据采集、存储、处理到归档或销毁的全流程管理。

数据价值挖掘：通过治理提升数据可用性，支持数据分析和业务创新。

3、什么是数据治理架构?

数据治理架构(Data Governance Architecture)是支撑数据治理落地的整体框架，包括组织架构、政策标准、流程设计和技术工具。它定义了“谁负责什么”以及“如何执行”，确保治理体系高效运转。

4、数据治理架构的核心组成部分：

组织架构：

治理委员会：由高层领导组成，负责制定战略和决策。

数据所有者：业务部门指定，对特定数据集合的质量和合规性负责。

数据管理员：IT或数据团队角色，负责技术实施和日常管理。

数据使用者：业务人员，遵循治理规则使用数据。

审计与监督角色：独立团队，确保合规性和执行效果。

政策与标准：

数据分类标准：按敏感度(如公开、内部、机密)、业务价值分类。

数据质量规则：定义数据校验规则(如格式、取值范围)。

安全与隐私政策：访问控制、加密、数据脱敏规则。

合规性要求：行业特定的数据保留周期、审计频率等。

流程设计：

数据生产流程：从采集到存储的标准化操作。

数据质量问题处理流程：异常数据的发现、修复和反馈机制。

合规审计流程：定期检查数据使用是否符合政策。

数据共享与协作流程：跨部门数据交换的规则和工具。

技术工具：

数据目录：记录数据资产的位置、属性和使用状态(如Apache Atlas)。

数据质量监控工具：自动检测数据问题的工具(如Talend、Informatica)。

元数据管理平台：跟踪数据血缘和业务含义(如Collibra)。

安全与访问控制工具：基于角色的权限管理(如RBAC模型)。

数据生命周期管理工具：自动化数据归档或删除(如AWS Glacier)。