數據治理指組織對數據的可用性、完整性和安全性的整體管理，數據治理的重要性在于數據治理是所有數據應用的根基，其好壞直接影響所有數據應用的價值。但數據治理面臨多方挑戰，如數據傳輸、數據準確性、設備兼容性等帶來的數據采集技術上的挑戰，用戶隱私與安全挑戰，組織結構與部門隔閡帶來的配合挑戰，以及業務持續迭代中帶來的挑戰。健全的數據治理計劃需要明確的權責劃分、明確的程序和執行程序的計劃，數據治理的過程要貫穿到整個業務迭代的過程中，并以產品化、組件化的思路來解決，不能依賴于人工，且是一個持續而長久的過程。下面說說數據治理十個實踐方法：
1、明確治理目標以及問題，對癥下藥
任何企業實施數據治理背后都有管理和業務目標的驅動。而由于每個企業信息化建設程度不一，所以數據治理的目標以及面臨的問題都不一樣。所以實現數據驅動管理，要明確數據驅動業務的目標，然后進行數據治理，高質量的數據支撐數據驅動管理的關鍵。
2、分析現狀
針對企業數據治理所處的內外部環境，從組織、人員、流程、數據四個方面入手，進行數據治理現狀的分析。比如：
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組織：建立專業的數據治理組織，明確崗位職責和分工；
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人員：合理數據人才的資源分配；
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流程：成立數據流程管理部門，進行流程各環節的數據控制；
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數據：梳理數據質量問題列表。
3、數據治理成熟度評估
數據治理成熟度評估是利用標準的成熟度評估工具結合行業最佳實踐，針對企業的數據治理現狀進行的客觀評價和打分，找到企業數據治理的短板，以便制定切實可行的行動方案。包括數據治理戰略，數據治理指標，數據治理規則，數據治理權責
4、數據質量問題分析
數據治理的目的是解決數據質量問題提升數據質量，從而為數據驅動的數字化企業提供源動力。而產生數據質量問題的原因有很多，有業務方面的、有管理方面的、也有技術方面的。如果能夠從這三個方面入手，找到數據質量問題原因，數據治理就能得到很大改進。
5、優先級評估
通過數據治理成熟度評估，從組織、流程、制度、人員、技術等方面找到企業在數據治理的待提升的領域和環節，再通過數據質量根因分析找到數據質量問題發生的根本原因，進一步明確了數據治理的目標和內容。再接下來，就需要確定數據治理策略，定義數據治理的實施優先級。
6、制定數據治理方案
數據治理詳細實施方案是用于指導主數據的各項實施工作，一般包括：數據治理核心領域、數據治理支撐體系、數據治理項目管理三個方面。
數據治理核心領域包括：數據架構、數據服務、元數據管理、數據質量管理、數據標準管理、主數據管理、數據安全管理、數據生命周期管理。
數據治理支撐體系包括：組織（組織架構、組織層次、崗位職責）、制度（管控模式、規章制度、考核機制）、流程（歸口部門、管理流程、流程任務等）、技術（數據集成、數據清洗、數據開發、數據應用、數據運營、支撐平臺、實施方案等）。
數據治理項目管理方案包括：項目組隊、項目計劃、質量保證計劃、配置管理計劃、培訓和售后等。
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