银行业数据治理是一个复杂的过程，它涉及到多个模块和步骤。以下是一些主要的模块：
1. 数据收集与整合：这是数据治理的第一步，需要确保所有的数据都被正确地收集和整合在一起。这包括从不同的来源（如内部系统、外部合作伙伴、客户等）获取数据，并将其存储在一个中央位置。
2. 数据质量管理：这是确保数据的准确性、完整性和一致性的关键步骤。这包括对数据的清洗、验证和修正，以确保数据的质量。
3. 数据安全与隐私保护：这是确保数据的安全和保护用户隐私的重要步骤。这包括实施数据加密、访问控制和其他安全措施，以防止未经授权的访问和数据泄露。
4. 数据标准化：这是确保数据在不同系统和部门之间能够被正确理解和使用的关键步骤。这包括定义数据模型、元数据和数据交换标准。
5. 数据生命周期管理：这是确保数据在整个生命周期中都能够被正确处理和管理的关键步骤。这包括数据的创建、使用、存储、销毁等各个阶段。
6. 数据治理政策与流程：这是确保数据治理活动遵循适当的政策和流程的关键步骤。这包括制定和执行数据治理策略、流程和政策，以及监督和评估这些活动的有效性。
7. 数据治理工具与技术：这是支持数据治理活动的技术工具和平台。这包括数据库管理系统、数据仓库、数据湖、数据集成工具等。
8. 数据治理团队与角色：这是负责实施和维护数据治理活动的关键团队和角色。这包括数据治理经理、数据工程师、数据分析师等。
9. 数据治理培训与文化：这是确保员工了解并遵守数据治理原则和实践的关键步骤。这包括提供培训、研讨会和其他教育活动，以及建立一种鼓励数据治理的文化。
10. 数据治理报告与审计：这是定期报告和审查数据治理活动的效果和效率的关键步骤。这包括生成报告、进行审计和评估数据治理活动的有效性。
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