1.數據的集中存儲和管理:為了降低數據治理的難度、成本和復雜性，建立數據集中管理的體系，減少數據復制和分散存儲，提高數據的集中度和集成度。
2.數據存儲有合理的期限和方法:數據存儲有明確的生命周期管理，可以根據數據的重要性和數據用戶的訪問情況，在數據存儲生命周期的不同階段采取有針對性和差異化的存儲策略。
3.數據的統壹處理和集成:為了滿足數據治理組織制定的數據標準和質量要求，需要使用統壹的工具和規則來處理和集成數據。
4.數據可訪問性:數據應易於被數據用戶獲取和使用，但應符合數據治理的數據標準、數據質量和信息安全要求。
5.數據訪問有安全控制:由於數據資產的重要性和可復制性，需要對數據的訪問、獲取和存儲有安全控制，避免企業核心資產的泄露和不可挽回的損失。
簡介:
數據治理是20世紀90年代出現的壹個概念。起初，數據治理的主要目標是清理客戶數據，改進數據標記並確保組織數據的完整性。隨著企業規模的不斷擴大和數據技術管理相關理論的成熟與完善，企業數據治理的重要性已被業界廣泛認可，即數據不僅是有價值的，而且是具有競爭價值的資產。
為了壹致、準確、及時地向數字化建設的用戶提供數據，使數據更容易被用戶理解，充分發揮數據資產的最大價值，企業需要對現有數據進行管理。