1.数据治理的定义：数据治理是数据管理框架的核心职能。数据治理是对数据资产行使权力和控制的活动集合。数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。数据治理是在高层次上执行数据管理制度。
2.数据治理的目标:
1.定义、审批、沟通数据战略、政策、标准、架构、流程和度量体系
2.追踪并保证数据政策、标准、架构和流程的监管合规性和一致性
3.发起、追踪并监控数据管理项目和服务的可交付成果
4.管理并解决数据相关问题
5.理解并提升数据资产价值
数据管理制度：确保对数据资产进行有效控制和使用的业务职责问责制度。
数据战略要词汇表数据管理计划的战略，是保持和提高数据质量、完整性、安全感和存取的计划。数据战略必须来自于对业务战略中所固有的数据需求的理解。数据战略的组成部分可能包括：
1.为数据管理指定激动人心的场景
2.数据管理商业案例摘要，附带精选的例子。
3.指导原则、价值观和管理远景
4.数据管理的使命和长远目标
5.短期SMART（具体、可衡量、可操作、现实、有时间限制的）数据管理方案目标。
6.划分范围边界等。
总的来说，数据战略一看就是管理者指定的。
数据战略可以打包成以下成果：
1.数据管理项目章程：总体愿景、案例、目标、指导原则、成功的衡量标准、关键成功因素及已识别风险等。
2.数据管理范围说明：目的和目标规划期一般为3年，角色、组织和领导者个人对实现这些目标全责。
3.数据管理的实施路线图：识别具体项目群、项目、任务分配和交付里程碑。
数据问题升级路径图如下：
数据治理需要一些控制机制和规程来满足需求：
1.识别、采集、记录和更新问题
2.跟踪问题的状况
3.记录利益相关者的观点和备选解决方案
4.所有的观点都通过客观中立的讨论来传达
5.上报问题至更高层的权力部门
6.确定、记录和沟通问题决议。
总结：数据管理的要求是一个角色，而不是一个工作岗位，数据管理专员需要在业务工作中保持业务知识，获得同行的尊重，争取作为领域专家和实际的领导人。
数据管理中的一些软技能是非常重要的，比如：
1.公认的领域专业知识--信息、流程和规则。
2.组织文化知识及行业视角
3.扎实的口头及书面表达能力
4.清晰且准确的思考和沟通能力
5.团队合作、交际和谈判技巧
6.对变化要有适应性、客观性、创造性、实用性、开放性
7.能够在企业级、部门级和功能性需求间取得平衡。
