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，数据治理标准报价，从到终端再回到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---（---就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而---的职能主要通过以下五个方面的执行力来---——发现、---、控制、沟通、整合。
这里包括对业务、数据、应用、组织架构、---等方方面面的认知。举个例子：你的业务战略目标是什么，业务域、业务线、业务项能不能说清楚；你有多少结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，数据体量有多大，都存哪，使用场景、使用角色都是什么，数据治理标准服务，数据和业务之间的关系是什么；你建设了多少应用系统，应用和业务之间的关系是什么；你的组织架构长什么样，流程什么样，不同部门之间的关系是什么，权责利如何划分，信息化成熟度什么样，人员技能又如何；你的企业要遵守哪些---，数据治理标准价格，有没有跨境业务，行业有没有---要求？
这是一个很现实也很棘手的问题。大家都知道数据安全的重要性，都要做数据安全，也知道数据安全的几种思路方法，萍乡数据治理标准，然而真正要做的时候，却发现---无从下手，只能参考其它同类企业，人家采购了什么，自己就采购什么，或者---机构要求做什么，就采购什么。至于数据安全软件买来怎么用，或者究竟能派上多大用场，没人能说得清。其实，造成这种局面的本质原因就是企业对自身的数据缺乏认知，解决了数据认知问题，数据安全的落地便是水到渠成的了。所以，与其谈论该如何做数据安全，不如谈谈该如何提升数据认知能力。
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