数据治理包括哪些内容

数据治理考研，了解这些知识点，有助于提高考试成绩

数据治理是当前企业数据管理中的重点和难点问题，也是数据管理领域的热点话题。因此，考研中也会涉及到数据治理的相关知识点。以下是针对数据治理考研应该了解的知识点，希望对考生有所帮助。

一、什么是数据治理？

数据治理是一种企业数据管理的框架和方法论，旨在通过规范和管理数据资产以支持业务需求，确保数据的精确性、一致性、完整性和可信度等方面的要求。数据治理的目标是创建一个可信赖的数据环境，支持企业的发展和决策制定。

二、数据治理的核心要素

数据治理的核心要素是数据架构、数据管理、数据规范和数据控制。其中，数据架构包含数据资源、数据架构、数据集成、元数据和数据质量等方面的要素；数据管理包含数据需求、数据访问、数据存储和数据分类等方面的要素；数据规范包含数据政策、数据质量、数据管理、数据安全和数据合规等方面的要素；数据控制包含数据安全、数据审计、数据监测和数据合规等方面的要素。

三、数据治理的优势

提高数据质量：数据治理可以监控数据质量，并通过数据质量度量来为决策提供数据基础。

提高数据可信度：数据治理确保数据质量和完整性，可以减少企业内对数据的多版本的产生，提高数据的信任度。

改善数据管理和运营：数据治理可以支持全生命周期的数据管理：建模、开发、测试、上线和数据退役。

提高数据治理的可扩展性：数据治理可以在数据治理执行过程中提出需求变更，从而保证了其可扩展性。

四、数据治理的实践

数据治理的实践可以分为以下四个步骤：

制定数据政策和方针：制定数据政策和方针，包括数据质量、数据标准和数据架构等方面的内容。

描述数据和元数据：元数据是描述数据属性、关系、限制和规则等信息的数据。元数据被视为将数据视图映射到物理架构的关键。

定义数据质量标准与指标：为了确保数据质量，需要明确数据质量管理的指标和标准。

监控数据的使用和质量：监控数据的使用和质量，识别可能存在问题的数据，并以最合适的方式加以处理。

五、数据治理的考试重点

数据治理的考试重点包括数据标准、元数据、数据治理策略、数据质量管理和风险管理等。在实践数据治理方面也需要掌握相关的工具和技术，如数据的建模、元数据的建立、数据资产的管理与控制、数据安全的防护等等，对其进行深入的研究和掌握，将对考生的考试成绩提高有很大的帮助。

结语

数据治理需求的日益增长，对数据治理人员的水平也提出了更高要求。考生在备考过程中，需要全面了解数据治理的基本概念、实

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