数据标准：数据标准是银行建立的一套符合自身实际，涵盖定义、操作、应用多层次数据的标准化体系。它包括基础标准和应用标准。与数据治理其他核心领域具有一定的交叉，比如元数据标准、数据交换和传输标准、数据质量标准等。商业银行的数据标准一般以业界的标准为基础，如国家标准、监管机构（如国家统计局、中国人民银行、工信部）制定的标准，结合银行本身的实际情况对数据进行规范化，一般会包括格式、编码规则、字典值等内容。良好的数据标准体系有助于商业银行数据的共享、交互和应用，可以减少不同系统间数据转换的工作。数据标准的主要由业务定义、技术定义和管理信息三部分构成。

元数据：元数据分为业务元数据、技术元数据和操作元数据，三者之间关系紧密。业务元数据指导技术元数据，技术元数据以业务元数据为参考进行设计，操作元数据为两者的管理提供支撑。

数据模型：数据模型是数据治理中的重要部分，合适、合理、合规的数据模型，能够有效提高数据的合理分布和使用，它包括概念模型、逻辑数据模型和物理数据模型，是数据治理的关键、重点。数据模型包含三个部分，数据结构、数据操作、数据约束。

数据分布与存储:数据分布和存储主要涵盖了数据如何划分和存储，总行系统以及总分行数据如何分布，主数据及参考数据如何管理。只有对数据进行合理的分布和存储，才能有效的提高数据的共享程度，才能尽可能的减少数据冗余带来的存储成本。通常情况下，综合数据规模、使用频率、使用特性、服务时效等因素，从存储体系角度，可以将商业银行的数据存储划分为四类存储区域，即交易型数据区、集成型数据区、分析型数据区、历史型数据区。

数据交换:数据交换是银行进行数据交互和共享的基础，合理的数据交换体系有助于银行提高数据共享程度和数据流转时效。一般商业银行会对系统间数据的交换规则制定一些原则，比如对接口、文件的命名、内容进行明确，规范系统间、银行系统与外部机构间的数据交换规则，指导数据交换工作有序进行。建立统一的数据交换系统，一方面可以提高数据共享的时效性，另一方面也可以精确掌握数据的流向。

数据生命周期管理:任何事物都具有一定的生命周期，数据也不例外。从数据的产生、加工、使用乃至消亡都应该有一个科学的管理办法，将极少或者不再使用的数据从系统中剥离出来，并通过可靠的存储设备进行保留，不仅能够提高系统的运行效率，更好的服务客户，还能大幅度减少因为数据长期保存带来的储存成本。数据生命周期一般包含在线阶段、归档阶段、销毁阶段三大阶段，管理内容包括建立合理的数据类别，针对不同类别的数据制定各个阶段的保留时间、存储介质、清理规则和方式、注意事项等。

数据质量:数据质量管理已经成为银行数据治理的有机组成部分。高质量的数据是商业银行进行分析决策、业务发展规划的重要基础，只有建立完整的数据质量体系，才能有效提升银行数据整体质量，从而更好的为客户服务，提供更为精准的决策分析数据。

数据安全:银行的重要且敏感数据大部分集中在应用系统中，例如客户的联络信息、资产信息等，如果不慎泄露，不仅给客户带来损失，也会给商业银行带来不利的声誉影响，因此数据安全在数据管理和治理过程中是相当重要的。
数据共享服务:数据的管理和治理是为了更好的利用数据，是数据应用的基础。银行应该以数据为根本，以业务为导向，通过对大数据的集中、整合、挖掘和共享，实现对多样化、海量数据的快速处理及价值挖掘，利用大数据技术支持产品快速创新，提升以客户为中心的精准营销和差异化客户服务能力，增强风险防控实时性、前瞻性和系统性，推动业务管理向信息化、精细化转型，全面支持信息化银行的建设。

总结：数据治理不是一个临时性的运动，从银行业务发展、数据治理意识形成、数据治理体系运行的角度，需要一个长效机制来进行保证。在大数据时代，经过数据治理的银行数据可以发挥更大的作用。
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