数据治理主要是为了保证数据的质量、安全，对收集到的数据进行标准化，建立一个有序有效的数据治理体系。 在具体建设过程中主要有以下几个步骤： 首先是分析现状、制定目标，即目标是什么？ 其次是收集数据、分类和整理，以形成完整可靠的标准体系；接下来就可以进行编码、标识和存储等基础工作建设。

一、数据质量治理

数据质量治理的核心工作，就是解决影响数据质量的各种问题，主要包括数据质量管理、数据访问管控等。 其中，在数据质量中主要涉及的是数据访问管控（如：对敏感数据、重要或重复的系统/资源/产品等）以及对敏感的业务人员/客户/供应商等提供完整的授权信息（如：通过身份认证体系验证）。 因此，在进行数据治理建设过程中，首先需要考虑企业业务现状和管理需求，结合不同业务场景提出相应的问题和解决方案。 例如在企业数字化转型过程中，需要建立数字化指标体系（包括目标、指标权重、执行效果、评估反馈）；在企业业务流程改造过程中会涉及到多个角色的协同工作内容（包括：流程审批、资源申请等）

二、数据资产治理

通过对企业内外部的数据进行梳理，发现存在的问题和数据缺失项，结合各部门自身的需求来制定数据治理目标，并制定相关的组织架构。 在此过程中需要根据具体情况，选择合适的工具进行建设； 在实际建设过程中可能会涉及到系统集成，即实现各业务系统内部之间数据共享、业务应用以及数据治理等相关内容； 然后就是对收集来的数据进行分类、整理和标准化，从而形成完整可靠的标准体系；

三、数据安全治理

（1）数据资产安全：包括管理机制、数据资源体系、应用服务体系，实现对资产、业务流程及用户的管理。 （2）关键数据安全：包括数据治理建设的关键要素，包含数据安全治理过程中所涉及到的所有业务系统和数据； （3）信息安全保障：包括制定并实施相应的防护措施和标准规范。 其中重点关注信息安全建设方案，以提升系统整体的安全系数。

四、数据应用与开发治理

通过数据质量管理，对数据进行规范和梳理，将数据与业务系统相关联，实现企业数据资产化。 同时，企业可以根据现有的组织架构、业务流程等对应用系统的架构进行调整，通过对数据的整合、分析以及挖掘来提高企业信息化效率。 建立统一的指标体系、规范和标准体系是推动“数治”战略实施的重要工作内容，通过对数据质量管理标准的建立和应用来实现企业数治体系的构建。

五、基础工作建设

（1）编码：建立数据分类编码标准体系，形成数据编码体系，用于对数据进行规范管理； （2）标识：在不同的应用场景中，根据不同的业务需求，建立对业务属性的规范标识； （3）存储：在数据仓库基础上，建设标准统一、结构清晰、管理规范的多维数据空间； （4）访问控制：通过控制访问和权限分配实现不同部门间数据交互以及访问流程的规范化管理； （5）安全可控：通过安全审计机制，确保用户使用的每个信息系统都是安全可用的。

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