11個職能域：

數據治理：通過建立一個能夠滿足企業數據需求的決策體系，為數據管理提供指導和監督。

數據架構：定義了與組織戰略協調的管理數據資產藍圖，以建立戰略性數據需求及滿足需求的總體設計。

數據建模和設計：以數據模型的精確形式，進行發現、分析、展示和溝通數據需求的過程。

數據存儲和操作：以數據價值最大化為目標，在整個數據生命周期中，從計劃到銷毀的各種操作活動。

數據安全：確保數據隱私和機密性得到維護，數據不被破壞，數據被適當訪問。

數據集成和互操作：包括與數據存儲、應用程序和組織之間的數據移動和整合相關的過程。

文檔和內容管理：用于管理非結構化媒體數據和信息的生命周期過程，包括計劃、實施和控制活動，尤其是指支持法律法規遵從性要求所需的文檔。

參考數據和主數據：包括核心共享數據的持續協調和維護，使關鍵業務實體的真實信息，以準確、及時和相關聯的方式在各系統間得到一致使用。

數據倉庫和商務智能：包括計劃、實施和控制流程來管理決策支持數據，并使知識工作者通過分析報告從數據中獲得價值。

元數據：包括規劃、實施和控制活動，以便能夠訪問高質量的集成元數據，包括定義、模型、數據流和其他至關重要的信息（對理解數據及其創建、維護和訪問系統有幫助）。

數據質量：包括規劃和實施質量管理技術，以測量、評估和提高數據在組織內的適用性。

基本環境要素：

目標與原則：每個職能在自己主題領域里的方向性目標，以及職能指標量化的基本原則。

活動：每個職能都是由一個或多個活動組成，其中有部分活動能被細化為子活動。

主要交付物：信息、物理數據庫即各職能在管理過程中最終輸出的文檔。

角色與職責：參與執行和監督職能的業務角色和IT角色，以及其各自職能中承擔的具體責任。

實踐與方法：包含了常見和流行的實踐方法，以及交付物的執行過程和步驟。

技術：各種配套支撐技術的類別、標準和規范、產品選擇的標準和常見的學習曲線。

組織與文化：主要包括管理度量指標和標準、成功和商業價值的度量指標和標準等因素。

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