本文转自：中国发展网日前|数据治理架构的总结与分析( 二 )

中翰软件在数据治理领域深耕17年，深知构建数据治理整体架构、确保数据治理整体性是实施数据治理项目的重中之重。
由此，中翰软件基于对数据治理领域的钻研成果、对业务的深刻理解，总结出了“一个体系（数据标准体系）、三个环境（治理型环境、分析型环境、知识型环境）、一个架构（面向服务的集成架构）“的数据治理整体架构（见图四）。

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数据标准体系：是企业数据治理架构中的核心底层部分，通常也指数据环境，包括数据分类及编码标准、数据模型标准、数据质量管理标准、数据安全管理标准、数据交换标准，对应落地平台应具备管理数据标准体系的过程和结果的功能。
治理型环境：是指数据全生命周期管理的过程，是解决数据质量、安全等的核心功能部分，包括体系构建、静态数据中心管理（数据建模管理、数据编码管理、数据质量管理、数据日常管控）、数据交换管理、数据清洗管理、数据保养管理（数据评估监测）。对应平台建议采用企业数据治理平台，不建议采用主数据管理平台。
分析型环境：是指基于数据仓库的各种主题数据分析，是提供数据展现服务的核心功能部分，如运营分析、资产分析、财务分析、人力资源分析。对应平台包括BI决策支持平台、数据仓库、ETL 。
知识型环境：是指企业整个数据治理的知识体系架构，而非传统的企业管理或者某类专业知识管理，是提供数据治理能力的核心组成部分。数据治理知识可以实现知识驱动数据管理业务、驱动数据管理岗位、驱动数据应用的全面知识管理体系。
面向服务的集成架构：是指数据的采集、分发、集成以及业务重组等，是数据交换的核心功能部分，主要包括静态数据交换管理、ETL、企业服务总线ESB、业务流程引擎BPM 。（山东中翰软件有限公司）