在当今数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资源之一。随着数据量的急剧增长，如何管理、保护和利用这一些数据就成为了公司发展的关键。而数据治理便是针对数据管理的重要实践，旨在确保数据的质量、安全性和合规性，从而为企业决策提供较为可靠的支持。

  数据治理是指一套结构化的流程、政策、标准和控制措施，旨在管理和保护企业的数据资产。它涉及数据的收集、存储、处理、共享和分发等方面，以确保数据的完整性、可用性、可信度和安全性。数据治理旨在将数据管理纳入企业的战略规划中，并确保数据的有效管理成为组织文化的一部分。

  1.‌数据标准分类规划‌：首先，需要对企业的数据现在的状况进行多层面的调研，借鉴国际和行业内的成熟经验及有关标准，初步构建企业自身的数据标准体系框架和分类。这一步骤的目的是为了制定出分阶段、分步骤的实施路线图，确保数据标准体系的合理性和实用性‌。

  2.‌数据标准设计制定‌：在完成数据标准分类规划的基础上，定义数据标准及相关规则。这包括对数据标准的主题、信息大类、信息小类、信息项、数据类型、数据长度、数据定义、数据规则等进行规划设计。数据标准的定义应遵循共享性、唯一性、稳定性、可扩展性、前瞻性、可行性六大原则‌。

  3.‌数据标准评审发布‌：数据标准的评审发布工作是保证数据标准可用性、易用性的关键环节。在完成初步的数据标准定义后，需要征询数据管理部门、数据标准部门以及相关业务部门的意见，并进行意见分析和标准修订，最终进行标准发布‌。

  4.‌数据标准落地执行‌：确定执行原则时，要最大限度地考虑业务需求和实施难度，针对不一样系统制定相应策略，并设定合理阶段性目标。在执行过程中，应加强对业务人员的数据标准培训、宣贯工作，帮助业务人员更好地理解系统中数据的业务含义，同时也涉及信息系统的建设和改造‌。

  5.‌数据标准运营维护‌：设立相关的组织机构、策略流程和规章制度，实现相关工作人员配备，利用管理工具对数据标准做维护和更新，并监控其执行情况。这一步骤确保了数据标准的持续有效性与适应性。

  通过上述步骤，公司能够构建一套完整的数据标准体系，实现数据的标准化管理，提升企业竞争力，降低企业风险，并促进企业创新‌。

  数据治理是一项耗时冗长的系统的工程，不仅要在组织方面有好的计划策略，更要在机制和制定标准等方面统筹谋划。在治理期间，要及时不断地结合当下情况调整组织架构，明确数据管理的关键职责，自上而下的推动数据治理工作。

  做好数据分级管理。考虑个人、社会、国家等多方面的因素，将数据按照一定的标准做分级，基于相关目录将数据来进行分级。对于不同的数据等级，理应采取不同的措施，实现精细化管理。

  在数据治理过程中，一定要分析潜在的风险，对突发情况做好应对措施，加强安全管理控制，一定要防止非法操作窃取用户的信息，严防用户数据的泄露、篡改和滥用。

  中培IT学院的数据治理、数据架构设计及数据标准化方法课程从数据质量基础、数据质量工程方法、数据质量评估和改进等方面提出要求，构建持续提升的数据质量最佳实践案例，提升技术人员的相关实践能力，能轻松实现组织的数据管理。返回搜狐，查看更加多

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