数据治理核心域1

  数据模型是数据构架中重要一部分，包括概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型，
  是数据治理的关键、重点。理想的数据模型应该具有非冗余、稳定、一致、易用等特征。
  逻辑数据模型能涵盖整个组织的业务范围，以一种清晰的表达方式记录跟踪组织的重要
  数据元素及其变动，并利用它们之间各种可能的限制条件和关系来表达重要的业务规则。
  数据模型必须在设计过程中保持统一的业务定义。为了满足将来不同的应用分析需要，
  逻辑数据模型的设计应该能够支持最小粒度的详细数据的存储，以支持各种可能的分
  析查询。同时保障逻辑数据模型能够最大程度上减少冗余，并保障结构具有足够的灵
  活性和扩展性。物理数据模型是逻辑数据模型在数据库中的具体实现，是数据库系统
  中实际数据的定义或主机文件系统中的文件结构定义，内容包括数据库内所有的表、
  视图、字段及其相关主键和外键的定义，以及系统内数据流向及系统间的数据交换
  关系。

  元数据是关于数据的数据，描述了数据定义和属性。主要包括业务元数据、技术元数据和
  管理元数据。元数据管理的目的是厘清元数据之间的关系与脉络，规范元数据设计、
  实现和运维的    全生命周期过程。有效的元数据管理为技术与业务之间搭建了桥梁，
  为系统建设、运维、业务   操作、管理分析和数据管控等工作的开展提供重要指导。
  元数据管理的内容主要包括元数据获取、元数据存储、元数据维护（变更维护、
  版本维护）、元数据分析（血缘分析、影响分析、  实体差异分析、实体关联分析、
  指标一致性分析、数据地图展示）、元数据质量管理与考核等内容。

数据标准是组织建立的一套符合自身实际，涵盖定义、操作、应用多层次数据的标准化体系。
数据治理对标准的需求可以划分为三类，即基础类数据标准、指标类数据标准和专有类数据标
准。基础类数据是指组织日常业务开展过程中所产生的具有共同业务特性的基础性数据。
基础数据可分为客户、资产、协议、地域、产品、交易、渠道、机构、财务、营销等主题。
指标类数据是指为满足组织内部管理需要及外部监管要求，在基础性数据基础上按一定统计、
分析规则加工后的可定量化的数据。专有类数据标准是指公司架构下子公司在业务经营及
管理分析中所涉及的特有数据。