特定的背景和不同的驅動力：
高層對低質量的數據表現的感知疼痛，對數據治理巨大價值的認知
業務模式： 對內 2B 2C 數據去驅動流程效率的提升 生產力的發展最終還會受制於生產關系
數據規模： 海量數據的存儲和分析壓力-有沒有？
數據確權：流程管理體系 人事組織體系 企業文化體系 企業制度體系
人才隊伍：懂技術，懂業務的數據管理的專業隊伍
數據源：數據采集的全面性
數據應用：數據的生命周期管理 多維數據分析
架構： 企業級信息架構 部門級信息架構
數據工作框架-企業級信息架構
數據源：
數據源數字化，數據采集
數據源創建、讀取、更新、刪除
數據底座
數據湖： 數據交換層+數據處理層
主題關聯：基礎模型、融合模型及洞察主題
數據消費：數據處理層的分析引擎+ 數據應用應用層
數據治理： 數據資產管理 計算資源管理 存儲資源管理
數據治理融入IT實施中
數據分類
1.數據分類：
內部數據和外部數據
非結構化數據和結構化數據
01. 結構化數據：
觀測數據：觀測工具
軟感知數據
硬感知數據
基礎數據
主數據
事務數據
報告數據
規則數據
02.非結構化數據：需要智能化的IT技術支持
管理對象的標題 格式 等基本特征和定義
對數據內容的客觀理解進行管理：標簽 ，相似性檢索 相似性連接
治理核心： 對其基本特征與內容進行提取，並通過元數據落地進行開展
2.治理： 元數據
技術元數據
業務元數據
操作元數據
本書結構：
綜合治理體系、
數據分類
信息架構、
數據湖和數據主題聯結-數據底座
數據消費
數據質量和數據安全
問題：
額外的人工轉換和翻譯，這極大增加人工成本，延長業務執行周期
