目标:企业实施数据治理的第一步是明确数据治理的目标和关键点。3.提升数据质量有效的数据治理对企业数据质量的提升不言而喻，这也是数据治理的核心目的之一，数据治理的十个步骤以下文章来自谈数据，作者石秀峰1，找到症状，明确目标，任何实施数据治理的企业都不是为了管理数据而管理数据，而是由管理和业务目标驱动的。
1、DAMA第一章数据管理
数据管理的核心驱动因素数据管理的核心驱动因素是组织通过数据资产管理获得商业价值。关键是要有优质可靠的数据作为支撑。数据管理的目标是数据安全/数据质量/元数据理解和支持业务人员的数据需求。确保数据资产的完整性。确保高质量的数据和信息。确保数据隐私和保密。防止未经授权的访问和操作。有效发挥其价值。数据数据被强调为关于世界的事实。
有必要建立数据架构、数据建模管理、元数据和数据质量管理，以帮助人们理解和使用数据。数据和信息信息数据元数据金字塔:数据信息知识智能数据资产是能够拥有和控制并带来超越时间限制的经济价值的资源。数据管理原理数据管理需求来自业务。数据管理需要跨领域的业务支持。数据管理需要基于生命周期管理。数据治理简介数据治理的定义:管理数据资产中驱动的权利和控制，包括计划、监督和实施。
2、数据治理的关键能力是什么?如何发力?
对于关键词，从技术实现上看，主要包括管理、采集、存储、管理和使用五个方面，即业务和数据资源整理、数据收集和清理、数据库设计和存储、数据管理和数据使用。整理数据资源:数据治理的第一步是从业务角度明确组织的数据资源环境和数据资源列表，包括组织、业务事项、信息系统以及数据库、网页、文件和API接口形式的数据项资源。这一步的输出是分类的数据资源列表。
基础主题库建设:一般来说，数据可以分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指核心实体数据，或者说主数据，比如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。专题数据一般指某项业务的专题数据，如食品监管、质量监督检验、企业综合监管以及市场监督管理局的其他数据。
3、数据治理包括哪些内容csdn
触家阶段内容:企业元数据整理收集目标:构建企业数据资产数据库系统内容:构建企业标准和质量改进体系目标:提升数据质量和推广应用内容:自助渠道和构建企业知识图谱目标:数据智能应用。从技术实现的角度来看，数据治理包括五个步骤，即梳理业务和数据资源、数据收集和清理、数据库设计和存储、数据管理和数据使用。
数据收集和清洗:通过可视化ETL工具(如阿里巴巴的DataX、PentahoDataIntegration)将数据从源端到目的端进行提取、转换和加载的过程，目的是将分散杂乱的数据集中存储。基础主题库建设:一般来说，数据可以分为基础数据、业务主题数据和分析数据。
4、数据治理三个阶段是什么?数据治理过程是从数据规划、数据采集、数据存储管理到数据应用从无序到有序的过程，也是构建标准化流程的过程。根据每个过程的特点，我们可以把数据治理过程概括为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。1.合理性:梳理业务流程，规划数据资源。对于企业来说，实时数据每天都会超过TB级别。你需要从用户那里收集哪些数据？这么多数据放在哪里，怎么放，怎么放？
