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以数据管控为核心，通过数据管控统领数据治理十大职能领域，包括数据战略、数据架构、主数据管理、元数据管理、数据指标管理、时序数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据交换与服务、数据开放与共享。
（1）数据管控是一套以数据治理相关组织和人员为核心的，涵盖企业数据治理制度、流程、考核等各个方面的执行保障机制，应包括数据治理的组织架构、制度规范、执行流程、设计机制和绩效体系等内容。
（2）数据战略是整个数据治理体系的首要任务，是企业开展数据治理工作首先应该考虑的事情，包括数据治理的方针、政策等。数据战略是企业数据资产管理的总体目标和发展路线图，指导企业在各阶段根据路线图中的工作重点开展数据治理和运营工作。
（3）数据架构将企业业务实体抽象为信息对象，将企业的业务运作模式抽象为信息对象的属性和方法，建立面向对象的企业数据模型，数据架构实现从业务模式向数据模型的转变，业务需求向信息功能的映射，企业基础数据向企业信息的抽象。
（4）构建完整的主数据管理体系可以对主数据实施统一、规范、高效的管理，确保分散的系统间主数据的一致性，改进数据合规性。不仅如此，主数据还是数据标准落地的关键载体，是企业实施全面数据治理的核心基础，成功实施主数据管理可以很好地推动企业全面建设数据治理体系。
（5）元数据管理是数据治理的重要抓手，也是数据治理成果呈现的最佳工具，企业若能做好元数据管理，就可以解决数据查找难、理解难的问题。
（6）对企业数据治理来说，实现数据指标标准化、统一数据指标标准，可以规范企业业务统计分析语言，帮助企业提升分析应用和数据质量，进而提高企业数据质量和数据资产价值。
（7）时序数据管理是针对时间序列数据进行存储、管理和分析的一系列技术手段。这些数据通常具有时间戳、结构化、没有更新、数据源唯一等特点。
（8）数据质量管理贯穿数据生命周期的全过程，其中覆盖数据质量需求、数据探查、数据诊断质量评估、数据监控、数据清洗、质量提升等方面。
（9）数据安全体系框架通过 3个维度构建而成，包括政策法规及标准规范、技术架构层面和安全组织与人员。构建数据安全体系框架，就是在符合政策法规及标准规范的同时，还需要在技术上实现对数据的实时监管，并配备经过规范培训的安全组织与人员。
（10）数据交换与服务不是某一个单一技术所能覆盖的范畴，而是一个整体性的解决方案，对于不同层面和不同场景，要有不同的技术作为支撑。
（11）数据作为信息的载体，其本身的流动就会带来跨领域信息的传递、融合，有助于原有领域知识的普及和新知识的产生，进而催生出更多的数据创新应用。
