在开展数据治理工作之前，首先需要做好准备工作，并在实施过程中不能忽视。 首先是数据治理的概念背景，这是一个比较大的话题了，我们需要有一定的了解，在此基础上才能更好地去做下一步规划。 数据治理的定义： 数据治理工作通常是指对企业内部存在数据资产而又没有进行统一管理、共享和开发使用问题进行深入分析和管理解决以实现企业价值最大化的一系列活动。 它包括数据采集、存储、管理、应用与共享等工作。 在此基础上，需要明确以下几个问题： 企业内部的数据资产有哪些？ 现有的数据资产如何应用于业务？ 需要哪些部门来支持与管理这些数据库？

1、确定业务需求

确定数据治理的需求，主要有以下几点： 业务人员需要了解公司内部现有哪些数据是可以直接使用，而不需要的数据就需要删除，从而减少对业务的影响。 要想知道当前业务人员对于现有客户的偏好是什么，从而可以更好地去满足他们需求。 根据以上的需求及分析得出一个较为详细和清晰的数据库治理建设方案就是十分必要的了。

2、设计规划方案

在确定了数据治理的目标和策略之后，就可以制定详细的行动计划了，而规划方案通常是根据业务部门的需求和实际情况来进行制定出来。 通过规划方案制定出的计划，可以让数据治理工作更加具有方向性。 它可以将所有可能出现的问题都考虑在内，并确保项目中有一个明确的业务目标。

3、组织和实施保障

数据治理实施过程中，通常会涉及多个组织、多个业务部门和人员。 如果企业的组织结构不能满足这些要求，那么实施起来会很困难。 数据治理计划的制定和推动是数据治理实施的关键，它需要组织结构的支持。

4、建立和完善实施制度

企业在开展数据治理工作时，必须建立相应的实施机制，以保证实施工作能够顺利进行。 如果没有实施制度，会导致数据治理的成果无法持续，从而导致企业的数据质量不断下降。 所以企业在开展数据治理过程中必须要建立相关的实施管理制度。 首先需要对现有的信息系统进行梳理和优化；其次在信息系统整合后建立信息管理规范；然后对原有的信息系统进行升级改造，在新上线的过程中需要建立新的管理制度和标准规范（如： SOX）。 最后，将现有信息化系统与企业整体组织结构和制度进行有效结合，形成一套完整有效的数据治理工作机制。

5、分析与评估数据质量

通过数据质量分析，可以对数据标准进行识别和改进。 通过实施数据质量评估，可以及时发现质量问题，并将这些数据问题集中到一个或多个流程，从而减少问题出现的频率。 在进行数据管理时也应该根据企业实际情况和需求，制定一套完整的数据治理方案。 如果企业在进行数据治理工作时，没有合理的解决相应的问题，将会影响其开展数据治理工作的进度及质量。

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