目前業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)治理總結(jié)起來一共分為兩類，一類是狹義的數(shù)據(jù)治理，是指數(shù)據(jù)指標(biāo)口徑一致性的治理，此類數(shù)據(jù)治理主要是解決指標(biāo)口徑的一致性，解決數(shù)據(jù)“不準(zhǔn)”的問題，也由此引申出一些智能數(shù)倉、指標(biāo)元數(shù)據(jù)工具，比如美團(tuán)的起源、快手的蓋亞、阿里的dataphin等等。

另一類是指廣義的數(shù)據(jù)治理，是指包括數(shù)據(jù)指標(biāo)口徑治理、數(shù)據(jù)安全治理、數(shù)據(jù)資源成本治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)元數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)產(chǎn)出治理等在內(nèi)的大治理，此類數(shù)據(jù)治理是需要綜合解決數(shù)據(jù)從采集加工到應(yīng)用分析再到銷毀全生命周期內(nèi)的口徑、成本、安全、合規(guī)和產(chǎn)出問題。