说到数据治理，很多人都会有这样的困惑:数据治理到底治什么，主要包括哪些方面？本文从以下四个部分回答了这个问题，首先回顾了数据管理和数据管理之间的关系，给出了数据管理范围是数据管理范围的结论，然后介绍了国内外三个主流数据管理框架，然后对三个主流数据管理框架进行比较分析，最后在三个框架的基础上，提出了更容易理解的数据管理框架。
目前，国内外不同组织对数据管理有不同的理解，提出了自己的数据管理框架。DAMA是我们最熟悉的、DCMM、以下是对数据资产管理实践白皮书三个框架的简要描述。
了解公司要管理什么活动，了解数据管理的具体范围和功能。战略管理大师迈克尔·波特认为，企业的价值创造是由一系列活动组成的，可以分为基本活动和辅助活动，包括采购、生产经营、市场和销售、服务等，辅助活动包括人力资源管理、物流等。
数据报告：数据管理团队应准备清晰、准确、完整的测试数据报告，包括数据表和图表，以支持测试结果的解释和分析。
除了这些基本活动外，还需要管理辅助活动，包括数据战略管理、数据架构管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理和数据安全管理。这些辅助管理活动贯穿于基本活动的各个环节。以元数据管理为例，相应的元数据（包括技术、业务和管理元数据）将从数据生成、收集到处理，再到数据消费。
虽然从表面上看，三个框架对数据管理功能的描述存在很大差异，但仔细分析可以看出，这些框架之间的差异在于总结和提炼的维度和粒度的差异，或者对数据管理活动的总结视角的差异。就像一堆糖一样，A根据颜色分为几类，B根据形状分为另一类。虽然每个人的分类视角都不同，但糖仍然是那堆糖。
就我个人而言，由于缺乏明确的主线，这三个数据管理框架并不容易理解。那么如何才能更好地理解数据管理的具体范围和功能呢？我们可以把数据管理的部门或组织看作是一家独立的公司。需要采购原材料(收集数据)，加工原材料(数据开发)，形成产品(数据服务)，最终将产品卖给客户(数据流通/共享)，引导客户正确使用产品(数据消费)，最终实现价值最大化。
一般来说，企业数据不能有效利用的主要原因是其内部没有将数据管理提升到组织结构层面进行整体规划。一方面，仅仅依靠IT或数据等少数部门单方面进行数据管理很难取得理想的效果；另一方面，现有的系统、权责划分和历史遗留系统将限制数据管理的推广。
近日，2023DAMA中国数据管理峰会在中国北京隆重举行。会议上，国际数据管理协会（DAMA）在数据治理相关理论、方法和实践中取得显著成果的单位颁发年度奖项。杭州 数梦工场科技有限公司(以下简称“数梦工场”) 帮助政务、水务等多位客户获得“数据治理最佳实践奖”，为数据治理领域的创新发展做出贡献。