数据治理工作内容包括数据质量、数据资产管理、数据共享与交换等。 数据质量是指对各类数据资源进行收集、整理和加工的过程，也是对整个信息系统进行维护的过程，是保障信息化建设质量的重要基础。 在进行数据治理工作时应以提升大数据资源管理能力，保障大数据资产安全与完整，保障大数据业务应用高效、顺畅为目标。 而为了保证大数据治理工作顺利开展，首先应了解什么是大数据，怎么对大资料进行采集与加工。

一、建立健全数据治理机制，全面提升数据质量

通过建立健全数据质量管理制度，明确相关人员的职责、权限，从源头上控制数据质量问题，对数据采集、加工、共享等全过程进行管理，建立全方位的数据保障机制。 在此基础上，建立起数据治理的技术支撑体系。 同时，要根据各单位实际情况制定实施方案及年度计划，对相关人员进行系统培训。 通过对各种渠道进行收集、整理和加工数据资源，形成信息数据库和电子档案等。

二、建立完善数据资源分类体系和标准规范体系，明确数据来源

从数据源上看，数据治理工作的重点应放在数据质量上，而不是数据来源。 在此过程中应明确哪些是业务流程需要的内容，哪些是用户提出的需求。 同时应加强对现有系统及信息资源中涉及到的大量非结构化的、半结构化、非实体化以及非物理介质等类型信息资源的分类梳理工作。 并将各类信息资源纳入统一治理体系，以形成具有通用性、完整性、准确性和时效性等特点的信息标准规范体系。 并建立数据质量监控制度，保证各种来源数据的真实性和有效性（包括非结构化和半结构化）。

三、建立数据资产管理体系

建立健全数据资产的管理制度，形成以数据资产管理为核心的全生命周期可追溯和评估机制。 在数据资源形成阶段，需从多方面进行信息资源整合，以满足用户对信息资源的需求。 在数据采集阶段，对已有数据进行分类整理、采集分类、加工处理，确保在此基础上实现对海量数据的存储、管理和使用； 在数据交换与应用阶段，可通过多种方式（如：接口交换等）来完成大数据之间的应用，从而保障大数据系统稳定运行。

四、加强对数据安全管理制度建设

建立数据安全保障体系，加强管理制度建设，实现数据安全防护、保密、备份等工作的制度化、规范化。 数据安全管理制度包括组织领导体系、数据分类分级管理措施、数据资源安全保护制度等，要根据国家相关法律法规规定和信息系统安全要求进行建立和完善。 在进行数据资源安全维护时，首先要建立一套科学规范的数据资源管理制度，按照相关技术规范要求建立健全以网络管理制度为基础的各项管理措施和相应的操作规程，并组织实施。 其次要建立信息保密制度和相关的操作规程。 最后还要建立相应的数据监控机制，对相关业务系统进行实时监控。 通过这些措施可实现网络信息和系统操作流程规范化，做到有章可循、有据可查并为系统运行提供有效保障。

更多数据治理相关资料请咨询客服获取，或者直接拨打电话：020-83342506