数据管理能力成熟度评估模型中数据治理过程域包括

数据管理在当前互联网时代中，无疑是企业信息化建设的重中之重。不管是在企业信息化的过程中，还是在数据分析和挖掘的过程中，都需要依赖良好的数据管理能力。而数据治理作为数据管理的一个重要领域，更是成为了企业信息化建设中不可或缺的一部分。为了衡量企业在数据治理过程中的成熟度，国际上逐渐形成了一套数据管理能力成熟度评估模型，其中数据治理过程域包括以下几个方面。

一、数据治理策略的确定

数据治理的核心在于策略的确定。企业必须制定清晰的数据治理策略，包括数据治理目标、指导原则、工作流程和工作要求等方面。这些策略需要能够满足企业的需求，同时要有足够的可实施性，这样才能真正起到指导作用。

二、数据规划与分层

数据治理需要建立一套完整的数据架构，从中建立起逐级分层分解的数据管理模式。这样可以更加有效地管理数据，明确数据的来源、应用、使用和生命周期等方面的问题。同时，数据的规划和分层也要能够针对不同的业务场景和需求，适应不同层级数据的管理。

三、数据质量的管理

数据质量是数据治理的关键。数据治理过程中，需要建立一套严格的数据质量管理机制，确保数据的准确性、完整性、准时性和一致性等方面。同时，数据的清洗、验证和审核也需要实现自动化管理，通过技术手段来确保数据质量。

四、数据安全与合规

数据安全与合规也是数据治理必不可少的一部分。企业需要建立完善的数据安全机制，管理数据的使用权限、保护数据的机密性和完整性，以及确保数据的备份和恢复等方面的问题。同时，企业还需要遵守相关的法律法规和监管要求，确保数据使用的合规性和合法性。

五、数据治理文化建设

数据治理需要形成一种文化。企业需要建立一套可持续的数据治理文化，包括数据的价值认知、数据的分享交流和数据的创新应用等方面的问题。只有这样，企业才能够真正实现数据治理的目标和效果。

六、数据治理技术支持

数据治理需要技术的支持。企业需要选用适合自身的数据治理技术，对数据进行采集、整合、分析和挖掘等方面的工作进行支撑和保障。在技术上的支持下，企业才能够更加高效地管理数据、发挥数据价值。

总之，数据治理在数据管理中的作用越来越重要，企业需要加强对数据治理的认识和实践，并不断完善自身的数据治理能力，进一步提高数据管理成熟度。