数据架构治理活动不包括非数据相关的活动，如业务流程优化、IT基础设施管理等。不宜纳入的活动包括与数据架构无关的日常IT操作、短期项目需求、以及不涉及数据架构长远规划和战略的活动。
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在数据架构治理的过程中，许多企业往往追求全面、细致的治理，试图将所有与数据相关的活动都纳入其中，并非所有活动都适合纳入数据架构治理的范畴，以下将详细阐述数据架构治理活动不包括哪些内容，以期帮助企业更好地进行数据架构治理。
非核心业务的数据管理
数据架构治理的核心目标是确保企业数据的质量、安全、合规和可用，对于非核心业务的数据管理，如企业内部不涉及核心业务的数据，可以不必过度关注，这些数据可能对企业的日常运营影响不大，且治理成本较高，在数据架构治理中，应优先考虑核心业务数据的管理。
个人隐私数据
个人隐私数据是指涉及个人身份、家庭、财产等敏感信息的数据，在数据架构治理过程中，应严格遵循相关法律法规，对个人隐私数据进行特殊保护，个人隐私数据的管理属于数据安全范畴，而非数据架构治理，在数据架构治理活动中，不宜将个人隐私数据的管理纳入其中。
历史数据
历史数据是指企业过去某个时间段内产生的数据，虽然历史数据对企业的决策分析具有一定的参考价值，但在数据架构治理过程中，不宜将历史数据的管理纳入其中，原因如下：
1、历史数据量大，管理成本高，随着企业业务的发展，历史数据会不断增加，对存储、备份、恢复等环节的要求较高。
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2、历史数据更新频率低，由于历史数据已发生，其更新频率较低，对企业的实时业务影响不大。
3、历史数据存储周期有限，根据相关法律法规，企业对历史数据的存储周期有明确规定，超出存储周期后，企业需对数据进行清理或销毁。
数据备份与恢复
数据备份与恢复是保障企业数据安全的重要手段，但在数据架构治理活动中，不宜将其作为主要治理内容，原因如下：
1、数据备份与恢复属于数据安全范畴，而非数据架构治理，数据架构治理主要关注数据的整体架构、数据质量、数据标准等方面。
2、数据备份与恢复是一项日常工作，企业应根据自身业务需求制定相应的备份与恢复策略，而非将其纳入数据架构治理活动中。
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数据清洗与脱敏
数据清洗与脱敏是确保数据质量、合规的重要手段，在数据架构治理活动中，不宜将数据清洗与脱敏作为主要治理内容，原因如下：
1、数据清洗与脱敏属于数据治理范畴，而非数据架构治理，数据架构治理主要关注数据的整体架构、数据质量、数据标准等方面。
2、数据清洗与脱敏是一项日常工作，企业应根据自身业务需求制定相应的数据清洗与脱敏策略，而非将其纳入数据架构治理活动中。
在数据架构治理过程中，企业应关注核心业务数据的管理，严格遵循相关法律法规，对个人隐私数据进行特殊保护，对于非核心业务数据、历史数据、数据备份与恢复、数据清洗与脱敏等活动，不宜过度关注，以免造成资源浪费，通过合理规划数据架构治理活动，企业可以更好地发挥数据的价值，助力业务发展。
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