分布式数据治理是指在分布式环境中，对数据资源及其应用过程中进行的相关管控活动、绩效和风险管理的集合。它旨在确保分布式环境中数据的质量、可靠性、可用性和安全性，通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统。这些过程依据达成共识的模型执行，明确谁（Who）在何时（When）何地（Where）基于何种信息，采用何种方法（How）来执行何种行动（What）。在分布式数据治理中，数据被分散存储在多个节点上，这提高了数据处理的效率和速度，同时也增强了数据的安全性和可靠性。分布式数据治理需要涵盖数据的收集、存储、处理、分析和共享等各个环节，确保数据在分布式环境中的一致性、准确性和可信度。具体来说，分布式数据治理应关注以下几个方面：
数据分布性：数据不是存储在单一的场地，而是分布在多个节点或物理位置上。
数据质量和可靠性：确保分布式环境中数据的质量和可靠性，避免数据错误或丢失对业务决策产生负面影响。
数据安全：在分布式环境中，数据安全尤为重要。需要采取有效的安全措施，防止数据泄露或被非法访问。
数据一致性：确保分布式环境中各个节点上的数据保持一致，避免出现数据冲突或不一致的情况。
性能和效率：通过优化分布式数据处理流程，提高数据处理的性能和效率，满足业务对数据处理速度的需求。
综上所述，分布式数据治理是确保分布式环境中数据资源得到有效管理和利用的关键，它涉及多个方面和环节，需要综合考虑技术、管理和业务等多个因素。
