数据治理是一个组织用来管理其数据资产的综合性框架，旨在确保数据的质量、安全性、可用性和一致性。数据治理工作包含多个专项内容，涵盖了数据的创建、存储、处理、分析和销毁等整个生命周期。以下是数据治理工作的主要专项内容：
1.数据策略和政策制定
数据治理框架：建立数据治理的整体框架和策略，定义数据治理的目标、范围和关键绩效指标(KPI)。
数据政策：制定数据管理的政策和标准，包括数据质量标准、数据安全政策、隐私政策等。
2.数据质量管理
数据质量标准：定义数据质量的标准和指标，如准确性、完整性、一致性、及时性和唯一性。
数据质量评估：定期评估和监控数据质量，使用工具和技术检测和修复数据质量问题。
数据清洗和纠正：实施数据清洗、匹配、去重和纠错等措施，确保数据的准确性和一致性。
3.数据安全与隐私
数据安全政策：制定数据安全策略，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性。
4.数据架构与模型
数据架构设计：定义和维护组织的数据架构，包括数据模型、数据流和数据存储设计。
数据模型管理：创建和管理数据模型，确保数据模型的完整性、一致性和可扩展性。
5.数据生命周期管理
数据创建和采集：制定数据创建和采集标准和流程，确保数据源的可靠性和准确性。
数据存储和归档：管理数据的存储和归档策略，确保数据的可用性和长期保存。
数据销毁：制定和实施数据销毁策略，确保数据在生命周期结束时安全、合规地销毁。
6.数据集成与互操作
数据集成：实施数据集成策略和工具，确保跨系统和跨部门的数据流畅集成。
数据交换和共享：定义和管理数据交换和共享的标准和流程，确保数据在不同系统和组织之间的互操作性。
7.主数据管理(MDM)
主数据策略：制定主数据管理策略，确保主数据的一致性和准确性。
数据实体和关系管理：定义和管理核心数据实体(如客户、产品、供应商)及其关系。
8.数据治理组织与角色
数据治理委员会：建立数据治理委员会，负责制定和监督数据治理策略和政策。
数据负责人和管家：指定数据负责人和数据管家，负责具体的数据治理任务和执行。
9.数据治理工具与技术
数据治理平台：采用数据治理平台和工具，支持数据质量管理、数据集成、元数据管理等。
元数据管理：实施元数据管理策略和工具，确保数据的可追溯性和可理解性。
10.数据文化与教育
数据文化建设：推动数据文化建设，增强全员的数据意识和数据素养。
11.监控与审计
数据治理审计：定期进行数据治理审计，评估数据治理实践的有效性和合规性。
监控与报告：建立数据治理监控和报告机制，定期向管理层汇报数据治理状况和改进建议。
12.法规与合规
数据使用合规性：监控和管理数据使用的合规性，确保数据使用符合公司政策和法律要求。
通过这些专项内容，数据治理可以确保组织的数据资产被有效管理和利用，支持业务决策，提高运营效率，确保合规性，并保护数据安全和隐私。