1、数据标准与质量体系 数据标准是数据治理的基础，图8展示的是数据治理制度框架体系。数据质量管理贯穿数据生命周期，图9展示了数据质量框架体系。数据标准包括元数据标准、主数据标准、数据指标标准、数据分类标准、数据编码标准、数据集成标准等内容。
2、数据治理体系涵盖了数据战略、数据治理管控体系、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、数据变现等多方面内容。
3、数据治理构建在五域模型的坚实基础上，包括管控域、治理域、技术域、过程域和价值域。 数据战略为治理提供蓝图，组织保障确保职责和架构的明确性，制度体系提供法律依据，流程管理监控数据生命周期，绩效管理通过考核和激励提升治理活力，标准体系和质量体系提高数据纯度和精准度。
4、数据治理，这座复杂的塔基，构筑在坚实的五域模型之上：管控域如基石，稳固组织结构；治理域指明航向，设定清晰目标；技术域则是引擎，驱动工具选择；过程域则是脉络，遵循方法论的指引；而数据的真正价值，价值域赋予其生命，通过数据价值的实现来衡量治理的成效。
一般数据分类分级的技术识别流程需要从多维度指标判定引擎识别数据特征，通过向量化分类推测类型判定，再通过用户决策自动反馈机制，提升发现和识别的精准度。基于隐私保护与合规的数据安全治理技术框架，结合敏感数据目录识别和量化数据安全风险，生成统计报告，驱动数据安全策略的落地。
数据分类与分级：通过对数据进行分类和分级，确保敏感和关键数据得到适当的保护。这包括识别数据的敏感性，并对其进行合理的分类，以及根据数据的敏感程度确定安全级别。 数据使用状况梳理：了解数据资产的现状，包括谁在使用数据、数据使用者的角色和权限，以及数据如何被访问和控制。
遵循国家标准和行业指南，如《政务数据 数据分类分级指南》、《数据资源管理 政务数据分类分级》等，以确保数据分类分级工作符合行业最佳实践。
首先，数据分级分类的基石在于：数据分类：它基于数据的诞生地（来源）、信息内容以及其在业务中的角色，进行细致的划分，确保每个数据类别都有明确的定义和管理路径。
通过对数据的分类分级、使用状况梳理、访问控制以及定期的稽核实现数据的使用安全。
技术视角：企业大数据治理实践指南框架 数据治理体系涵盖了数据战略、数据治理管控体系、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、数据变现等多方面内容。
数据治理构建在五域模型的坚实基础上，包括管控域、治理域、技术域、过程域和价值域。 数据战略为治理提供蓝图，组织保障确保职责和架构的明确性，制度体系提供法律依据，流程管理监控数据生命周期，绩效管理通过考核和激励提升治理活力，标准体系和质量体系提高数据纯度和精准度。
数据治理，这座复杂的塔基，构筑在坚实的五域模型之上：管控域如基石，稳固组织结构；治理域指明航向，设定清晰目标；技术域则是引擎，驱动工具选择；过程域则是脉络，遵循方法论的指引；而数据的真正价值，价值域赋予其生命，通过数据价值的实现来衡量治理的成效。
1、企业大数据治理实践指南框架如图2所示，涵盖数据治理体系的各个方面，包括数据战略、数据治理管控体系、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。
2、数据治理的框架和核心内容 数据治理关注点因利益相关者的不同而有所差异，管理者视图概括为“五域模型”，包括“管控域”、“过程域”、“治理域”、“技术域”和“价值域”。
3、各大公司如阿里、字节跳动、美团和华为都有各自的数据治理方案和架构。阿里DataWorks提供统一的大数据开发治理平台，支持数据仓库和智能数据系统建设，助力企业数字化升级。字节跳动的DataLeap则基于火山引擎实践数据治理，美团则构建了全面的治理框架，包括立法、标准、能力、执行和评价层面。
4、数据治理构建在五域模型的坚实基础上，包括管控域、治理域、技术域、过程域和价值域。 数据战略为治理提供蓝图，组织保障确保职责和架构的明确性，制度体系提供法律依据，流程管理监控数据生命周期，绩效管理通过考核和激励提升治理活力，标准体系和质量体系提高数据纯度和精准度。