国际数据管理协会（DAMA）成立于1988年，借助其丰富的数据管理经验，提出了最为完整的数据治理体系，并先后出版了“DAMA 数据管理字典”和“DAMA数据管理的知识体系和指南”（DAMA-DMBOK），目前，“DAMA数据管理的知识体系和指南”（DAMA-DMBOK）更新到第二版，成为数据治理的标准工具书。
DAMA数据治理框架中最为著名的“飞轮”模型，是DAMA数据治理中十大功能模块，功能模块涵盖了数据治理操作的核心领域，如主数据管理（Master data）、数据构架（Data Architecture ）。
完整的功能模块包括：
一、数据架构管理：由数据管理专员和业务专员定义企业的数据需求、数据规范和数据要求，并由数据架构师据此设计企业的数据架构来满足这一需求。
二、数据建模与设计：根据业务标准和数据需求，分析数据特点，完成对数据模型的设计、测试等工作。
三、数据存储与设计：设计数据存储的物理模型，并完成数据抽取、转换和加载功能。
四、数据安全与管理：控制、定义和维护参考数据，明确主数据管理要求，识别并解决主数据问题。
五、参考数据和主数据管理：定义主要业务数据的标准规范和模式，完成对主数据和参考数据的管理。
六、数据仓库和商业智能管理：提供商务智能需求和管理指标，识别并帮助解决商务智能问题。
七、数据集成与互操作管理：采取、提取、变换、移动、交付、复制、联合、虚拟化和运营支持。
八、文档和内容管理：明确企业信息分类，解决内容管理的问题。
九、元数据管理：创建维护业务元数据，定义元数据访问和数据整合需求
十、数据质量管理：明确数据质量要求和业务规则，核查、监控数据质量。
功能模块是是DAMA数据治理中的核心议题，这些议题构成了数据治理的主要内容。而如何进行有效的数据治理，需要在DAMA数据治理七大商业要素中，按照一定的逻辑结构进行分析，保证数据治理的目标和实际商业过程的贡献。
这七个商业要素分别是：
一、目标与原则：每个职能在自己主题领域里的方向性目标，以及职能指标量化的基本原则。
二、活动：每个职能都是由的一个或多个活动组成，其中有部分活动能被细化为子活动。
三、主要交付务：信息、物理数库即各职能在管理过程中最终输出的文档。
四、角色与职责：参与执行和监督职能的业务角色和IT角色，以及其各自职能中承担的具体责任。
五、实践与方法：包含了常见和流行的实践方法，以及交付物的执行过程和步骤。
六、技术：各种配套支撑技术的类别、标准和规范、产品选择的标准和常见的学习曲线。
七、组织与文化：主要包括管理度量指标和标准、成功和商业价值的度量指标和标准等因素。
DAMA数据治理的核心逻辑可以概括如下：在商业驱动因素下，从数据治理的输入端(input)，到主要的活动（activities）,再到主要的交付成果。明确数据治理过程对供应方、参与方与消费者的影响，最后是技术驱动过程，包括技术、工具与衡量指标，这个就是DAMA数据治理的关键模型。
国际数据管理协会（DAMA）提出的数据治理模型是至为止最为系统的数据治理框框，为大数据公司、数据治理顾问所广泛使用，其优点在于系统性，不会遗漏任何重要的过程，并且重视商业过程与数据资产的增值，使数据治理最终服务于整个商业战略。
(DAMA-DMBOK）第二版下载：
