數據標準：數據標準是銀行建立的一套符合自身實際，涵蓋定義、操作、應用多層次數據的標準化體系。它包括基礎標準和應用標準。與數據治理其他核心領域具有一定的交叉，比如元數據標準、數據交換和傳輸標準、數據質量標準等。商業銀行的數據標準一般以業界的標準為基礎，如國家標準、監管機構（如國家統計局、中國人民銀行、工信部）制定的標準，結合銀行本身的實際情況對數據進行規范化，一般會包括格式、編碼規則、字典值等內容。良好的數據標準體系有助于商業銀行數據的共享、交互和應用，可以減少不同系統間數據轉換的工作。數據標準的主要由業務定義、技術定義和管理信息三部分構成。

元數據：元數據分為業務元數據、技術元數據和操作元數據，三者之間關系緊密。業務元數據指導技術元數據，技術元數據以業務元數據為參考進行設計，操作元數據為兩者的管理提供支撐。

數據模型：數據模型是數據治理中的重要部分，合適、合理、合規的數據模型，能夠有效提高數據的合理分布和使用，它包括概念模型、邏輯數據模型和物理數據模型，是數據治理的關鍵、重點。數據模型包含三個部分，數據結構、數據操作、數據約束。

數據分布與存儲:數據分布和存儲主要涵蓋了數據如何劃分和存儲，總行系統以及總分行數據如何分布，主數據及參考數據如何管理。只有對數據進行合理的分布和存儲，才能有效的提高數據的共享程度，才能盡可能的減少數據冗余帶來的存儲成本。通常情況下，綜合數據規模、使用頻率、使用特性、服務時效等因素，從存儲體系角度，可以將商業銀行的數據存儲劃分為四類存儲區域，即交易型數據區、集成型數據區、分析型數據區、歷史型數據區。

數據交換:數據交換是銀行進行數據交互和共享的基礎，合理的數據交換體系有助于銀行提高數據共享程度和數據流轉時效。一般商業銀行會對系統間數據的交換規則制定一些原則，比如對接口、文件的命名、內容進行明確，規范系統間、銀行系統與外部機構間的數據交換規則，指導數據交換工作有序進行。建立統一的數據交換系統，一方面可以提高數據共享的時效性，另一方面也可以精確掌握數據的流向。

數據生命周期管理:任何事物都具有一定的生命周期，數據也不例外。從數據的產生、加工、使用乃至消亡都應該有一個科學的管理辦法，將極少或者不再使用的數據從系統中剝離出來，并通過可靠的存儲設備進行保留，不僅能夠提高系統的運行效率，更好的服務客戶，還能大幅度減少因為數據長期保存帶來的儲存成本。數據生命周期一般包含在線階段、歸檔階段、銷毀階段三大階段，管理內容包括建立合理的數據類別，針對不同類別的數據制定各個階段的保留時間、存儲介質、清理規則和方式、注意事項等。

數據質量:數據質量管理已經成為銀行數據治理的有機組成部分。高質量的數據是商業銀行進行分析決策、業務發展規劃的重要基礎，只有建立完整的數據質量體系，才能有效提升銀行數據整體質量，從而更好的為客戶服務，提供更為精準的決策分析數據。

數據安全:銀行的重要且敏感數據大部分集中在應用系統中，例如客戶的聯絡信息、資產信息等，如果不慎泄露，不僅給客戶帶來損失，也會給商業銀行帶來不利的聲譽影響，因此數據安全在數據管理和治理過程中是相當重要的。
數據共享服務:數據的管理和治理是為了更好的利用數據，是數據應用的基礎。銀行應該以數據為根本，以業務為導向，通過對大數據的集中、整合、挖掘和共享，實現對多樣化、海量數據的快速處理及價值挖掘，利用大數據技術支持產品快速創新，提升以客戶為中心的精準營銷和差異化客戶服務能力，增強風險防控實時性、前瞻性和系統性，推動業務管理向信息化、精細化轉型，全面支持信息化銀行的建設。

總結：數據治理不是一個臨時性的運動，從銀行業務發展、數據治理意識形成、數據治理體系運行的角度，需要一個長效機制來進行保證。在大數據時代，經過數據治理的銀行數據可以發揮更大的作用。
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