在数据建模的背景下，数据治理是指组织内对数据的正式管理，包括为确保数据的可用性、可访问性、完整性、质量和安全性而实施的流程、策略、组织结构和技术。这是确保整个组织有效、一致地使用数据，同时遵守监管要求和降低风险的关键方面。数据治理的主要目标是通过最大限度地减少数据的差异和不一致，使组织能够做出既明智又合规的数据驱动决策。
在现代软件开发中，由于企业中生成、收集、存储和分析的数据量不断增加，数据治理至关重要。因此，组织必须拥有明确的数据治理策略和结构，以确保数据在其整个生命周期中保持准确、一致和安全。
在数据建模的范围内，数据治理涉及几个关键组成部分，包括：
数据质量：包括数据的准确性、一致性、完整性和及时性。有效的数据治理可确保数据准确并符合一组预定义的标准，使其适合分析和决策。
数据管理：涉及数据的责任和所有权的分配。数据管理员负责维护数据质量并确保整个组织正确且合乎道德地使用数据。
数据安全：确保数据免受未经授权的访问、损坏或泄漏。数据治理包括实施适当的访问控制、加密机制和监控工具来保护敏感信息。
数据隐私：强调对个人身份信息 (PII) 的保护以及对隐私法律和法规（例如 GDPR、HIPAA）的遵守。数据治理定义并实施有关整个组织中 PII 收集、存储和使用的策略。
数据沿袭：涉及数据从起源到最终使用的可追溯性，说明数据如何在整个组织中变化和移动。数据治理整合了数据沿袭，以提供对数据处理过程中数据转换、依赖关系和假设的可见性。
数据编目：涉及创建和维护组织数据资产的全面清单。数据目录集中元数据以实现快速高效的数据发现，这有助于用户清楚地了解他们正在使用的数据，从而有助于数据治理。
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