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确定数据治理的规范与标准
设立与数据治理规范和标准相匹配的组织架构
明确数据治理的范围
制定切实可行的治理目标与实施计划
数据治理是企业IT系统建设当中的重要组成部分，是一种综合性的方法和实践，目的在确保数据的完整性、准确性和一致性。数据治理的范围包括目标数据的创建、存储、共享和使用的规范和流程，以提高数据质量并促进系统对企业业务的促进作用。数据治理的结果直接影响到系统的高效使用，如何通过数据治理提升数据质量，促进IT系统对企业业务的促进作用，是数据治理需要重点关注的方向。
数据治理主要包括以下几个方面：
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确定数据治理的规范与标准
数据治理中需要通过建立和实施与企业相匹配的数据治理标准和规范，为数据治理指明方向和规则 。规范与标准意味着所有的数据都遵循同样的命名约定、数据结构和数据格式、数据存储，从而从源头避免产生数据质量问题，如重复数据、冗余数据和不一致数据。
此外，数据治理还可以确保数据采集的规范性、入库的及时性，为企业IT系统运行提供最新的和最准确的数所信息，支持企业的决策和业务运营。
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设立与数据治理规范和标准相匹配的组织架构
数据治理依赖具体人员和组织的具体工作，因此需要组建与治理相匹配的组织架构，保证人力的投入，并通过培训与学习，提升人员的素质，为数据治理做好准备。
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明确数据治理的范围
数据治理涉及到数据的生命周期过程，包括数据的采集、存储、共享使用和销毁等环节。通过数据的生命周期管理策略，企业可以确保数据的合规性和安全性，才可以有序的产生的消费数据。当然在数据治理还包括对数据的备份、恢复和归档等安全管理措施，以保障数据的可靠性和可用性。
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制定切实可行的治理目标与实施计划
数据治理中，重重要的环节是数据质量的持续提升，以及数据的共享使用，因此在数据治理中，需要根据企业实际情况，确定与投入相匹配的治理目标和计划，是数据治理的重要基础。
数据治理的目标，即可以包括指标化的数据质量提升目标、按次计数的数据对外共享目标等部分内容。
数据质量目标，根据实际制定具体的、可量化、可统计的指标，如入库及时率等，指标须是对企业生产有影响的，不能为指标而指标。通过具体的指标可以实时掌握数据治理成效，并反馈到治理端，进行有针对性的治理。
具体在治理中，需要根据生产反馈情况，以用促治，即通过系统化的数据分析手段进行自愈，也可以能过人工方式，相辅相承，共同治理，提升数据质量。数据质量包括评估、数据清洗、数据补全和数据验证等手段和方法，识别和纠正数据中的错误和不一致性，提高数据的准确性和完整性，通过数据补全和验证，可以填补缺失的数据和验证数据的有效性，确保数据的一致性和可靠性。
对数据共享，通过建立访问控制和权限管理机制，确保数据仅被授权的人员访问和使用，但也要通过建立数据共享机制，促进企业内部不同部门和团队之间的数据共享和协作，打破部门、系统隔离，提高数据共享对企业业务的促进作用。
数据治理是企业IT系统建设中不可或缺的一部分，也是相当重要的组成部分，通过数据治理即可以提升数据质量，也可以促进系统的高效使用，进而促进系统对企业业务的促进作用。数据治理需要注重建立数据标准和规范、管理数据的生命周期、治理目标与计划等部分。只有做好数据治理工作，企业才能充分利用数据资源，推动业务的创新和发展。
