数据治理的各个管理领域之间产生了协同作用，形成了一种协同力量。在构建系时，不能仅单独建立数据治理一个管理领域，而是需要将各个相关领域的能力组合在一起。DAMA的10个领域规划是有明确目的的，特别是在企业从零开始构建数据治理体系时，需要根据企业需求来定制选择管理领域，并将它们打造成协同工作的组合，以形成有效的数据治理体系。

其中一个关键点是建立能够实现端到端一体化管控的平台，涵盖了模型设计、元数据管理、研发实施、质量监控、安全管理、数据服务等数据全生命周期的实施。

数据标准的落地
在对数据资源进行清洗和加工以实现资产化后，会形成基础数据标准、指标数据标准和标签数据标准。为了将这些数据标准落实到实际操作中，需要与元数据相结合，包括业务元数据、技术元数据和管理元数据等。

新项目涉及到数据标准时，需要注册新的元数据。通过关联元数据和数据标准的过程来实现数据标准的落地。

保障数据标准有效执行
数据质量规则的核心依据是数据标准。为了确保数据标准的执行，需要通过数据质量检查来监控。数据标准、元数据和数据质量之间存在紧密关系，每个数据质量规则都应与字段和元数据相关联。对于新增数据，需要从源头上保证数据标准的有效执行。

一种常用的方法是使用数据模型，将数据标准与物理模型相连接并实现落地，同时数据标准也作为输出，支持数据模型的构建。

数据模型、数据标准和数据安全之间的关系
数据标准的关键理念之一是数据的分类和分级。这些分类规则可以用于数据分类和分析，并用于数据安全。

在数据安全方面，一些企业最初进行数据治理时，是通过元数据和主数据管理来实现的。主数据是高价值数据的核心，数据标准通过体系支持主数据。主数据在实际应用中对数据标准的使用进行反馈和优化。

数据治理与数据管理领域之间的关系是数据模型、数据标准等输出一些技术标准，供数据模型和数据架构管理使用。

数据应用与服务
在构建完数据架构、数据标准、数据质量和数据安全之后，需要输出能力以支持数据应用和数据服务。

数据应用的第一步是数据需求管理，其目的是促进数据共享并确保数据需求遵循规范。数据需求管理需要不断适应规范，同时数据服务也需要适应需求，形成一个持续循环。最终目标是实现统一管理的输出。

总结来说，从战略到底层平台支持，元数据、数据标准、数据质量、数据模型、数据安全、数据应用与服务等各个管理领域的核心点都是构建全面数据治理体系的关键。
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