数据治理过程

从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。

数据治理应对型治理

应对型数据治理是指通过客户关系管理 (CRM) 等“前台”应用程序和诸如 企业资源规划 (ERP) 等“后台”应用程序***主数据，例如客户、产品、供应商、员工等。然后，数据移动工具将新的或更新的主数据移动到多领域 MDM 系统中。它整理、匹配和合并数据，以创建或更新“黄金记录”，然后同步回原始系统、其它企业应用程序以及数据仓库或商业智能分析系统。

数据治理数字标准

数字化社会的体现标志是什么，笔者认为数字化社会的标志不是数字应用场景的具体化，也不是数据应用的多样化，而是全社会对数字有一个共同的标准、共同的规范，所有的数字化活动应遵循相关的要求，比如分类分级标准、数据安全规范、数据保护条例等等。

全社会将从行业归属角度，逐步建立数据分类分级标准，其中离不开的引导，分类分级的标准将是未来数据大融合、一个数据标准的数据基石，如何做好分类分级，凝聚社会共识，该类工作将会以咨询的方式完成规划，以公示的方式完成补充，形成数据分类分级标准。

数据治理数据性要求

作为数据应用的内容本身，将会有更多的性要求，因此，数据整个生命周期的安全将是企业在数字化融合下的重要考量内容，数据在采集、传输、处理、交换、销毁全生命中，应该采用哪些技术手段，保障数据不被获取，数据如何管理才能平衡业务发展和安全管控之间矛盾。于此相关的数据技术、数据库审计技术、数据交换技术、网络监控技术等的，该类技术在数字化建设浪潮中将迎来快速发展的机遇。