1. 准确性
准确性是指数据是否真实、准确，即数据的来源是否可靠，数据的采集、处理、存储等过程中是否发生了错误。在进行数据治理时，需要确保数据的准确性，以避免因为数据错误而导致的决策失误。
2. 完整性
完整性是指数据是否全面、完整，即数据是否包含了所有需要的信息，没有遗漏或缺失。在进行数据治理时，需要确保数据的完整性，以避免因为数据不完整而导致的决策失误。
3. 一致性
一致性是指不同来源、不同时间段的数据是否具有相同的含义和标准。在进行数据治理时，需要确保数据的一致性，以避免因为数据不一致而导致的决策失误。
1. 数据命名规范
数据命名规范是指数据的名称、标识符等是否具有明确的含义和标准，是否易于理解和使用。在进行数据治理时，需要制定明确的数据命名规范，以避免因为数据命名不规范而导致的混乱和误解。
2. 数据格式规范
数据格式规范是指数据的存储格式、数据类型、数据长度等是否具有明确的规范和标准。在进行数据治理时，需要制定明确的数据格式规范，以确保数据的存储和处理的一致性和稳定性。
3. 数据访问权限规范
数据访问权限规范是指不同用户、不同角色对数据的访问权限是否具有明确的规范和标准。在进行数据治理时，需要制定明确的数据访问权限规范，以确保数据的保密性和安全性。
1. 数据加密安全
数据加密安全是指对数据进行加密处理，以保护数据的机密性和完整性。在进行数据治理时，需要对数据进行加密处理，以确保数据的安全性。
2. 数据备份与恢复安全
数据备份与恢复安全是指对数据进行备份和恢复处理，以防止数据丢失和灾难性事件的发生。在进行数据治理时，需要制定完善的数据备份和恢复策略，以确保数据的安全性。
3. 数据访问控制安全
数据访问控制安全是指对数据进行访问控制，以防止未经授权的访问和篡改。在进行数据治理时，需要对数据进行访问控制，以确保数据的安全性。
1. 数据可读性
数据可读性是指数据是否易于阅读和理解，即数据的结构和内容是否清晰明了。在进行数据治理时，需要提高数据的可读性，以方便用户理解和使用。
2. 数据可访问性
数据可访问性是指用户是否能够方便地访问和使用数据。在进行数据治理时，需要提高数据的可访问性，以方便用户使用。同时，也需要确保数据的可用性和可靠性，以避免因为数据不可用而导致的决策失误。
