​​数据治理框架由数据质量管理、元数据管理、数据安全管理、主数据管理、数据资产管理和数据标准六大关键模块构成，同时需结合使命与价值目标、受益者管理及技术工具落地，以实现数据驱动的价值释放与风险控制。​​

确保数据的高质量是治理的核心目标之一，通常通过完整性、准确性、一致性和及时性四大维度评估，​​并借助标准化校验规则和分级分类策略优化数据全生命周期管理​​；元数据管理通过业务、技术、操作三大维度构建数据的“说明书”，支持血缘分析、影响性评估等功能，消除数据孤岛；数据安全管理以保密性、完整性和可用性为支柱，融合敏感数据识别、加密存储及安全审计等技术手段，覆盖数据流转全链路；主数据管理则统一核心数据的定义与编码规则，解决多系统间“同名异义”问题，增强业务协同效率；数据资产管理将数据视为可运营资产，动态调整分类分级和目录体系，最大化资产价值；而数据标准则通过统一命名规范、格式要求和管控流程，消除跨部门数据冲突，奠定协作基础。数据治理需明确战略使命与价值定位，聚焦利益相关方的需求匹配，并依托治理工具与成熟度模型实现自动化监控与持续优化，最终通过“数据—技术—制度”协同驱动数字化转型。