企业数据治理是指企业数据进行规范管理、分析、整合并形成企业知识图谱的过程。 通常来讲，一个优秀的企业数据治理包括：规划阶段、实施阶段和完善阶段。 规划阶段：这个阶段，通常是一个项目的开始。 设计完成后，开始考虑数据治理的技术实现途径（比如数据标准）和相关技术指标（比如数据采集方法以及数据质量控制方法）等内容： 这些都是在规划和设计过程中，根据实际情况做的一个整体的考虑，并且也有可能会结合业务需求对相应项目进行调整，但是在此过程中，需要保证不能影响现有项目建设进度。 实施过程：具体指数据治理相关技术的应用和实施。

 一、数据标准

数据标准是数据治理的第一步，也是最为关键的一步，它包含了数据仓库体系框架、数据仓库管理体系和基础数据标准。 （2）信息技术基础架构库：是对信息技术基础架构提供支撑的框架或规范。 （3）统一共享数据库和公共服务平台：通过对多个应用系统进行关联，能够实现在同一平台上共享使用的数据库和公共服务平台。 （4）统一业务规范：通过业务场景定义规范来指导企业开展具体业务活动。 企业可以根据自身实际情况，确定以下内容作为企业信息技术基础架构数据库、公共服务平台建设的核心基础内容：

二、数据质量控制

随着数据质量标准的提升，企业对系统中的数据质量也提出了更高的要求，因此，在具体实施过程中，需要在各个层面上对数据质量进行管理： ①在组织层面，对于数据质量管理进行了明确的定义，包括数据格式和数据定义等方面； ②在系统层面，对于数据完整性、准确性和一致性等方面提供了严格的要求； ③在应用层面，对于业务部门、运营部门等多个部门提供了一系列要求和规范，如： ②规范管控：是对于企业各个领域所涉及到的每一个业务活动所需要进行统一管控与记录。 ③评价考核：是根据企业业务标准中对于各个相关指标设定值的要求对各系统进行评估考核，并按照一定标准对各系统中出现的各类问题进行相应处理。

三、数据挖掘

数据挖掘（Data Mining），就是指通过各种手段收集、整理和分析大量数据，从大量的数据中发现隐藏的事物。 数据挖掘是基于某一特定主题领域和问题，将数据源、业务系统和其他相关信息进行加工处理，以挖掘隐藏在这些数据中潜在信息的过程。 通过挖掘和分析，可以得到过去未被发现或未曾预料到的模式、规则、知识和概念等。 通过数据挖掘分析，可以帮助企业更好地了解企业客户群体的特点、结构及客户群体间的关系； 了解客户群对产品质量、价格以及服务等各方面影响程度； 了解其他行业的竞争态势与业务趋势等等。

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