导读：
数据治理的发展由来已久，伴随着大数据技术和数字经济的不断发展，政府和企业拥有的数据资产规模持续扩大，数据治理得到了各方越来越多的关注，被赋予了更多使命和内涵，并不断取得长足发展。
数据治理标准体系包括基础共性、数据基础设施、数据资产管理、数据流通、 数据安全5个方面.
数据治理标准体系分类说明
1、基础共性标准
基础共性标准主要用于统一数据治理相关概念，为标准体系其他部分的建设提供支撑合参考，包括术语、参考架构、通用要求、评测评估。
术语主要规范数据治理相关概念，包括数据基础设施、数据资产管理、数据流通、数据安全等主要概念定义、分类等；参考架构包含数据治理体系的整体架构以及数据基础设施、数据资产管理、数据流通、数据安全的参考架构；通用要求主要规范数据基础设施、数据资产管理、数据流通、数据安全的通用要求，包括功能、性能、管理、过程等方面；评测评估主要规范数据基础设施、数据资产管理、数据流通、数据安全等方面相关的评测评估指标和方法。
2、数据基础设施
数据基础设施标准主要用于规范数据治理工作涉及到的平台、工具、软件系统等，为数据资产管理、数据流通、数据安全提供技术支撑，包括数据库、大数据平台、数据资产管理、数据分析挖掘、数据流通、数据安全。
数据库标准包括事务型数据库、分析型数据库、时序数据库、图数据库等；大数据平台标准包括数据采集、数据存储、数据分析、数据开发等；数据资产管理包括数据标准、数据质量、数据架构、数据共享、数据价值评估等；数据分析挖掘标准包括数据挖掘、报表工具、数据可视化等；数据流通标准包括隐私计算等；数据安全标准包括脱敏加密、数据防泄漏、数据库网关、数据水印、数据安全分类分级、安全审计等；
3、数据资产管理
数据资产管理标准主要针对组织的核心数据资源进行管理、共享、应用和价值评估，包括基础数据、主数据、元数据、数据质量、数据架构、数据开发、数据应用、数据共享、数据价值评估。
基础数据是针对交易数据、指标数据、参考数据、标签数据、数据元进行规范和定义；主数据包括：主数据分类代码、主数据属性定义、主数据集成、机构主数据、物料主数据、财务主数据等；元数据包括：元模型、元数据采集、元数据注册、元数据应用、元数据服务等；数据质量标准包括数据质量维度、数据质量评价指标、数据质量分析、数据质量提升等；数据架构包括数据分类、主题模型、概念模型、逻辑模型、数据分布、数据流向等；数据开发包括数据建模方法、数据开发过程要求等；数据应用包括数据服务开发、数据产品设计规范、数据应用效果评价等；数据共享包括数据共享技术规范（接口）、共享数据质量要求、数据共享评价指标体系；数据运营包括数据资产目录、数据价值链、数据流通监测（内外部）、数据服务/产品运营；数据价值评估包括数据价值评估体系、评估方法。
4、数据流通
数据流通标准主要对跨组织的数据开放、交易、跨境进行规范和约束，保证数据在数据供应方和数据需求方之间的流通合规有序。
数据开放包括数据开放原则、数据开放目录、开放数据质量、开放数据安全、数据开放监管等；数据交易包括数据提供方管理、数据需求方管理、数据交易服务、数据交易定价、数据交易权属、数据交易规则等；数据跨境包括数据跨境原则、跨境数据类型、数据跨境渠道、跨境数据安全、数据跨境监管、数据跨境风险评估等。
5、数据安全
数据安全标准主要用于规范数据资产的管理、应用、共享、开放等环节合法、合规，并确保数据始终得到有效保护。通用安全包括数据分类分级、监控审计、鉴别与访问、风险和需求分析、安全事件响应、隐私保护等；全生命周期数据安全对采集、传输、存储、使用、共享、交换、销毁/退役等全生命周期各环节的数据安全进行规范。
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