在我的组织中，数据治理是一项最重要的任务，但同时也是一项最困难的工作。 我认为一个数据团队应该首先从数据定义开始（定义数据是你需要建立一套方法来了解自己业务中的各种变量，你不需要知道它们是什么，因为它们不存在于任何产品中）。 但是，随着公司在发展过程中对不同属性和结构的复杂变量进行分类，并且随着组织规模和复杂性的增长，数据治理将变得越来越困难。 如果你想要一个有条理、清晰且具有指导性的方法来组织内部数据资源，你需要知道这是一项艰巨的任务。我经常说，如果你能在最短时间内对所有数据进行分类，就可以将组织内部复杂且不一致的数据源与其匹配。 然而，这意味着你需要建立一个有效且高效的方法来帮助自己确定问题并进行处理工作。 在本节中，我们将探讨一些步骤作为开始工作时需要注意和了解的事情。

1.数据治理团队的构建

建立一个完整的数据治理团队需要什么？ 根据组织规模、业务复杂程度和复杂性的增长，需要构建相应的数据治理团队来满足需求。 团队成员：确保有一个明确且有组织意义的决策； 有对数据治理有良好认识和相关知识； 了解并参与到数据治理过程中，并为其提供建议。

2.定义数据

在接下来的几周里，你需要创建一个详细的数据描述文件，它应该包括所有你希望与外部伙伴共享的信息。 当定义了完整的数据描述后，你可以使用以下方法来检查数据： 用颜色标记出不一致的地方。

3.分类和命名

我相信大多数组织都有这样的数据治理团队，他们负责管理分类、命名和标记，但这些工作并不是所有人都需要完成的。 你会在以下任何一个方面遇到困难： 这篇文章并不是对数据治理流程或工具的介绍，而是一些解决问题和分析数据过程中遇到的障碍的想法。

4.分类和标记

这是数据治理过程中最困难的部分，因为你需要为每一个分类单元都创建一个标签。 我认为你可以在数据治理过程中使用多种方式来标记类别，这取决于每个团队的实际情况。 如果你拥有一个大组、多个小组，或者如果你有成千上万的变量，那么用标签的方式是一种很好的方式。 但如果你想要创建一个单一的分类类别并将其与公司其他部分进行比较，那就需要考虑标签的数量、标签长度和标签频率等因素。

5.建立流程

为了实现数据治理的目标，你需要在整个组织内建立一套标准流程来确保每个人都可以遵循数据治理要求。 这包括对收集到的数据进行质量评估，确保每个人都知道他们在收集的数据中发现了什么问题，以及他们正在做什么。 在整个过程中，你需要确保公司内部的沟通渠道顺畅且可持续，以便可以及时共享数据。 随着企业将其大量的业务数据与其他部门或外部系统连接，建立可操作的流程至关重要，以便公司内部能有一个共同处理这些挑战的平台。

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