前言：
随着零售业的日益竞争激烈，零售企业对于数据的管理和利用变得愈发重要。数据治理的全过程规划对于零售企业来说至关重要。在数据法规、安全、成本和质量等方面如何找到一条平衡且符合企业发展的路尤为重要，那么，探讨如何实施全过程的数据治理规划可能给企业带来一些参考。

一、设定数据治理目标和策略
零售企业需要明确数据治理的目标和策略。目标包括提高数据质量、优化数据管理流程、提升数据分析能力等。策略包括制定数据管理政策、建立数据治理团队、引入数据管理工具等。在这一点上，我们需要全局的规划，然后划整为零的建设，确保急用、重要的事项先行，先行的逻辑不影响后边的补充。

二、识别和分类数据资产
零售企业需要了解自己拥有哪些数据资产，并对其进行分类和管理。例如，销售数据、客户数据、库存数据等。通过分类和管理数据资产，可以更好地规划和管理数据治理的重点和优先级。在零售企业有很多很多大有可为的数据，特别是人货场的数据，如果能合理科学的统计和总结将为企业带来科学决策的依据。

三、建立数据治理框架
零售企业应建立一个全面的数据治理框架，或者说小而美的柜架。首先，设立数据治理团队或机构，负责数据治理的规划和协调。其次，明确数据治理的流程，包括数据采集、存储、处理和分析等环节。然后，确定数据管理标准，确保数据的一致性和准确性。最后，引入合适的数据管理工具，提高数据管理的效率和智能化程度。

四、培养数据管理人才
基于组织和治理的内容培养一支专业的数据管理团队，他们能够负责具体的数据治理工作，确保规划落实到位。这些人才需要具备数据分析、数据挖掘、数据安全等方面的技能，同时也要具备良好的沟通和协作能力，以便与企业其他部门合作，共同推动数据治理的实施。

五、确保数据安全和合规性
数据安全和合规性是零售企业在数据治理过程中必须重视的方面。零售企业需要制定相关的数据安全和合规政策，建立数据访问权限管控机制，确保客户隐私和数据安全。同时，零售企业要合规地处理和保护用户的个人信息，遵守相关法律法规。

六、持续改进和优化
数据治理是一个持续的过程，零售企业需要不断改进和优化数据治理的流程和策略。可以通过定期审查和评估数据治理的效果，及时调整和完善数据治理框架，以适应零售业的发展和变化。

结语：
通过设定数据治理目标和策略，识别和分类数据资产，建立数据治理框架，培养数据管理人才，确保数据安全和合规性，以及持续改进和优化，零售企业可以全面实施数据治理，提高数据价值，推动业务发展。数据治理的全过程规划为零售企业提供了清晰的方向和实施路径。