数据治理框架是组织为了有效管理其数据资产而采用的一套原则、政策、标准和过程。以下是几种常见的数据治理框架介绍：

1、ITSS数据治理框架：这是一个由国家标准化管理委员会发布的国家标准，涵盖了28个过程项和5个发展等级的划分。它提出了数据治理的总则和要求，为企业数据治理体系的建设提供了参考。

2、DAMA-DMBOK(Data Management Body of Knowledge)框架：这个框架是由DAMA国际(Data Management Association International)提出的，包含了10个知识领域和23项管理职能。它通过界定各项职能活动的定位和关系，帮助组织实现数据治理管理体系的各个环节的具体工作。

3、CMMI-DVC(Capability Maturity Model Integration - Data and Analytics Vendor Certification)框架：这个框架是由CMMI研究所提出的，旨在帮助组织评估和改进其在数据和分析领域的能力。它包括了战略、制度、准备和质量、监管、合规和问题管理等多个方面。

4、ISO/IEC 38500系列标准：这是一套关于信息技术服务治理的国际标准，其中第5部分专门针对数据治理。它提供了关于如何建立、实施和维护数据治理的指导原则和最佳实践。

5、NIST SP 800-53安全控制框架：虽然这个框架主要关注信息安全，但它也提供了关于如何管理和保护数据资产的指导，这对于数据治理至关重要。

6、COBIT框架(Control Objectives for Information and related Technologies)：COBIT是一个IT管理和IT治理的框架，它提供了一系列最佳实践和工具，用于确保IT与业务目标的一致性。

7、TDWI (The Data Warehousing Institute) 方法：TDWI提供了一套全面的方法来设计、构建和管理企业信息工厂，其中包括数据治理的实践指南。

8、EIM (Enterprise Information Management) 框架：这些框架通常包括数据治理作为企业信息管理的一个关键组成部分，强调跨部门的数据集成和共享。

9、ASL (Ascendant Solutions LLC) 数据治理框架：ASL提供了一个综合性的数据治理框架，旨在帮助企业实现数据的完整性、安全性和合规性。

10、Informatica数据治理框架：Informatica是一家提供数据集成和企业云服务的软件公司，它的数据治理框架侧重于数据质量管理、元数据管理和数据安全。

综上所述，这些框架各有侧重点，但它们的核心目的都是为了确保数据的质量、安全、合规性和有效管理，以实现数据资产价值的最大化。在选择适合自己组织的数据治理框架时，应考虑组织的特定需求、现有的技术基础设施以及长期的战略目标。