數據治理內容

以企業財務管理為例，會計負責管理企業的金融資產，遵守相關制度和規定，同時接受審計員的監督；審計員負責監管金融資產的管理活動。數據治理扮演的角色與審計員類似，其作用就是確保企業的數據資產得到正確有效的管理。

由于切入視角和側重點不同，業界給出的數據治理定義已經不下幾十種，到目前為止還未形成一個統一標準的定義。

ITSS WG1認為數據治理包含以下幾方面內容

（1）確保信息利益相關者的需要評估，以達成一致的企業目標，這些企業目標需要通過對信息資源的獲取和管理實現；

（2）確保有效助力業務的決策機制和方向；

（3）確保績效和合規進行監督。

數字化浪潮的重點方向將是相關受益行業

單位是本輪數字化建設的主要需求方。對于眾多大中型企業來說，數字化建設早已實施，比如銀行、證券、政務、能源、電子、航空等諸多領域，而的數字化建設仍處于政務透明公開、辦事效率提升的階段，仍是業務驅動型的需求占主導，而業務驅動是屬于剛需，并且政務內容的需求具有多樣性和流程化的特點，決定了的數字化建設是本輪建設的重要領域。

數據治理數據性要求

作為數據應用的內容本身，將會有更多的性要求，因此，數據整個生命周期的安全將是企業在數字化融合下的重要考量內容，數據在采集、傳輸、處理、交換、銷毀全生命中，應該采用哪些技術手段，保障數據不被獲取，數據如何管理才能平衡業務發展和安全管控之間矛盾。于此相關的數據技術、數據庫審計技術、數據交換技術、網絡監控技術等的，該類技術在數字化建設浪潮中將迎來快速發展的機遇。

派客動力數據治理

用戶可利用有效的數據分類方法，依據自身業務特點對內部數據進行歸類處理，不僅能夠清晰地梳理數據資產，更合理地使用、維護和擴充數據，還可以在業務層面加深數據的辨識度，無論是對數據實現規范化管理，還是在業務架構層面對應用系統進行“通拆并砍”，都能夠做到有跡可循，有理可依。數據分級是指采用規范、明確的方法區分數據的重要性和敏感度差異，并確定數據級別。數據分級有助于用戶根據數據不同級別，確定數據的對外開放程度，以及在其生命周期的各個環節應采取的安全防護策略和管控措施，進而提高數據管理和安全防護水平，確保數據的完整性、保密性和可用性。