数据治理模型包括三个框架：范围、促成因素和执行及评估
在数据治理领域，一种常见且实用的模型将治理活动划分为三个相互关联的框架：范围（Scope）、促成因素（Enablers） 和 执行及评估（Execution & Evaluation）。这一模型旨在系统化地规划、实施和持续改进数据治理工作，确保数据资产的管理既有战略高度，又能落地执行。
一、范围（Scope）
定义：明确数据治理的边界、对象和优先级，回答“要治理哪些数据、覆盖哪些业务领域”的问题。
核心内容：
| 要素 | 说明 |
|---|---|
| 数据域 | 识别关键数据主题域（如客户、产品、供应商、财务等），确定治理的优先级。 |
| 业务范围 | 涵盖哪些业务部门、系统、流程（例如仅核心交易系统，还是包括数据仓库、BI 等）。 |
| 生命周期阶段 | 从数据采集、存储、处理、分发到归档/销毁，选择重点治理的阶段。 |
| 合规边界 | 受哪些法规约束（如 GDPR、个人信息保护法、等保），明确必须治 |