一个成熟的数据治理平台通常遵循分层设计模式，大致可分为服务层、平台层、数据层。服务层面向业务用户提供数据服务，平台层提供多项数据治理能力，数据层提供数据的采集、处理、清洗和加工。

数据中台的数据治理技术架构设计主要是在数据中台技术底座的基础之上，构建元数据管理、数据标准管理、数据质量管理和数据安全管理等数据管理功能，以支持实现数据中台的业务数据化、数据资产化、资产价值化。

数据标准管理的关键在于梳理数据标准范围，定义数据标准项。功能层面应提供数据标准查询、数据模型监控、数据标准落地评估等功能。

数据质量管理的关键点在于数据质量维度和指标的定义。功能层面提供数据质量指标定义、数据质量任务管理、数据质量稽查、数据质量问题分析、数据质量问题统计等功能。

数据集成管理是让数据用起来的常用方式，通过集成工具实现数据的采集、转换、清洗，统一汇集到数据中台形成企业数据资产。

在数据中台加强数据治理，在数据标准、数据质量、元数据、数据安全方面，持续应用数据管理的工具与方法，推进数据治理工作，并将数据治理与数据中台运营管理过程相结合，持续助力提升数据中台的数据质量，加强数据中台服务能力，助力挖掘银行数据价值，为企业数字化转型提供支撑。