数据模型是对现实世界的数据抽象和模拟数据建模不但为企业提供了收集数据的基础，还精确、恰当地记录了业务需求，并支持信息系统不断地发展和完善，以满足不断变化的业务需求对于任何一个信息系统来说，数据模型都是核心和灵魂数据建模是一个涉及在“正确”的时间，由“正确”的人，定义“正确”的数据的过程，在一定程度上讲，数据建模就是数据治理，下面我们就来说一说关于数据治理步骤?我们一起去了解并探讨一下这个问题吧!
数据治理步骤
数据模型是对现实世界的数据抽象和模拟。数据建模不但为企业提供了收集数据的基础，还精确、恰当地记录了业务需求，并支持信息系统不断地发展和完善，以满足不断变化的业务需求。对于任何一个信息系统来说，数据模型都是核心和灵魂。数据建模是一个涉及在“正确”的时间，由“正确”的人，定义“正确”的数据的过程，在一定程度上讲，数据建模就是数据治理。
在企业的数据架构中，数据模型在数据治理中起到了承上启下的作用向上承接业务需求，向下对接数据库系统。在数据治理体系中，数据模型不仅涉及数据的存储结构和方式，还与元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理以及数据集成与操作有着密不可分的关系。数据模型的设计和管理是数据治理的开端，良好的数据模型可使企业数据治理事半功倍。
1.数据模型VS元数据在数据模型中，业务模型描述了业务主题、业务规则定义，这些为业务元数据；物理模型包含数据实体、数据实体之间的关系、数据结构、主外键关系等内容，这些为技术元数据；数据关联关系是元数据血缘分析的基础。所以从一定程度来说，数据模型是描述企业业务需求的元数据集合。
2.数据模型VS主数据从技术的角度来说，主数据管理是由数据模型驱动的。主数据管理涉及的主数据定义、主数据管理、主数据清洗、主数据采集与分发、主数据质量管理等核心功能都是以主数据的元模型为基础而展开的。数据模型为主数据管理提供了清晰、一致的数据结构定义，指导主数据管理解决方案的实施。
3.数据模型VS数据质量在多系统的信息化环境中，数据模型不一致是导致数据质量问题的根本原因。同时，数据模型为数据质量管理提供业务元数据的一致性定义、数据质量规则定义等关键元数据的输入，为后续数据质量规则定义、数据质量检核、数据质量报告生成提供了基础。良好的数据模型能改善数据统计口径的不一致性，降低数据计算错误的可能性。
4.数据模型VS数据标准数据模型是对现实世界的复杂数据结构的一种抽象表达，是对业务规则的描述。从数据库角度看，数据只有在其能正确反映所定义的业务规则时才有意义，正确的业务规则才能定义实体、属性、联系和约束。因此，数据模型标准化是数据标准化的重要组成。数据模型的业务规则来自对企业操作的详细描述，可帮助企业创建和实施具体活动，因此必须明确制定并及时更新，以正确反映企业操作环境的变化，帮助企业实现数据标准化。
5.数据模型VS数据安全数据模型是数据安全管控要素之一。在构建数据模型时，需要定义实体、属性、联系和约束，并根据企业具体的数据安全需求标注出敏感字段/表。企业需要参考数据模型来制定具体的数据安全技术实现需求与业务规则，判断哪些字段可以被哪些人查看，哪些字段需要脱敏等。
6.数据模型VS数据仓库数据模型是数据仓库、BI系统的核心，良好的数据模型有利于数据的血统分析、影响分析，为高质量的决策提供保障。在数据仓库建设过程中，数据模型是数据组织和存储的方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。只有数据模型将数据有序地组织和存储起来，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。数据模型的设计是数据仓库建设的基础，数据模型提供全面的业务梳理和整体的数据视角，促进业务与技术有效沟通，形成对主要业务定义和术语的统一认识，而且具有跨部门、中性的特征，可以表达和涵盖所有的业务。
7.数据模型VS数据集成数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中起来，从而为企业提供全面的数据共享。而要实现数据的集中共享，充分分析现有数据模型就显得尤为重要。保证数据模型中关键元素的一致性是数据集成时首先需要考虑的问题。
8.数据模型VS数据操作数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作和数据约束。数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。它是操作算符的集合，为数据提供一个规范的结构。规范化的结构和约束为数据存储和操作提供了保障，降低了数据操作时发生数据异常的可能性。
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