数据治理关键架构:元数据，标准数据，质量数据集成，硕士。利用数据提高政府治理能力需要数据思维发展数据；在应用方面，改变政府领导的工作方式和决策思路；产品和物料所有人数据产品和物料所有人数据的区别在于，产品数据都是在产品生命周期内生产的，物料所有人数据是指SAP中的实物。
作者|石秀峰简介:Master 数据(MasterData)是一个共享的基础数据，可以跨一个企业内的各个业务部门重用，所以通常会长期存在，应用于多个系统。由于master 数据是企业标杆数据，数据来源单一、准确、权威，具有较高的商业价值，因此是企业进行业务运营和决策分析的数据标准。无论是大数据还是小数据，持续改进数据质量是企业之道数据治理！
②高共享:主数据跨部门跨系统数据高共享。③相对稳定:相对于交易数据，主数据相对稳定，变动频率较低。变化频率低并不意味着不变。比如客户/供应商名称的变化会导致客户/供应商主数据的变化，人员调动会导致人员主数据的变化。▌ Main 数据的四个超越:超越业务、超越部门、超越制度、超越技术。①业务之外，main 数据在很多业务领域都有广泛的应用，其核心属性也来源于业务。
数据资产管理包括数据标准管理，数据模型管理，meta 数据管理，master 数据管理，以及。1.数据标准是指保证内外部使用和交换的一致性、准确性和规范性的约束。数据标准管理的第一个关键活动是理解数据标准化的要求，即任何管理活动都必须与企业相关。数据标准管理的第二个关键活动是制定数据标准的制度和规范，第三是制定相应的管理办法和实施流程要求，第四是建立数据标准的一些管理工具。
数据 model包括三个:概念模型，是面向用户的、客观的实践，概念模型的构建本身与数据 library或数据 warehouse的架构关系不大。在概念模型的基础上，可以构建一个逻辑模型，这个逻辑模型是面向业务的，用来指导一些数据 library系统的实现。物理模型(Physical model)是以逻辑模型为基础，面向计算机物理表示，考虑操作系统、硬件模型等，在存储介质上描述数据的结构。
