建设背景
有效的数据治理不仅能够确保数据的安全和质量，还能为企业提供深入的业务洞察，推动决策制定和创新。数据治理是数字化转型的基础，是数据资源成为数据资产的基础，只有经过了数据治理，相应的数据资源才能产生价值。
数据治理的定义与理论体系
数据管理：是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能 ，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序 ，从而控制、保护、 交付和提高数据和信息资产的价值。
数据治理：作为数据管理的其中一个核心职能 ，是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合 （规划、监控和执行） ，指导其他数据管理职能如何执行 ，在高层次上执 行数据管理制度。
数据治理体系的建立
1、蓝图建设
在构建企业的数据治理蓝图时，需要明确集团的数据战略定位，这是整个数据治理工作的指导方针和出发点。必须根据自身的业务需求、市场环境和长远目标，制定清晰的数据战略，确保数据治理的方向与企业的整体战略相一致。结合各项输入内容，包括业务流程、数据使用情况、技术架构等，进行全面的需求分析，以识别数据治理的关键领域和潜在需求。
2、核心设计
在需求分析的基础上，进行核心设计，这涉及到数据治理体系结构的搭建，包括数据的分类、标准化、质量管理、安全控制以及数据生命周期管理等关键要素。核心设计的目的是建立一个稳固的数据治理框架，为数据的整合、存储、访问和分析提供支持。支撑执行要关注于数据治理的具体实施，包括制定详细的执行计划、分配资源、确定时间表和关键里程碑。这个阶段需要确保数据治理的各项措施能够得到有效执行，并且与企业的运营和管理流程相协调。
数据治理的组织架构设计
多行业领域的数据资产实践表明：传统的由“ IT部门牵头、业务部门配合”的模式，向 “专门数据管理部 门+CDO岗位”模式发展；传统“手工表格”的工具应用，向“ 自动智能的平台工具”应用升级；组织数据 管理能力正在快速提升。
数据管理制度体系
可以以DCMM体系内容作为指引 ，结合集团现有管理制度的编制模板、 内容参考和管理流程 ，借 鉴和参考同业领先实践 ，规划和设计集团数据治理制度体系框架 ， 明确集团数据治理制度的结构、 各类制度的基本含义、 目标、 制定组织、 适用范围、 类别以及编制依据、 原则和流程等。
数据管理流程体系
数据管理流程体系旨在确保数据在整个生命周期内的准确性、一致性、安全性和可用性。这一体系通过明确定义的步骤和活动，涵盖了数据的创建、捕获、存储、维护、使用、共享和归档等各个环节。它要求企业建立标准化的流程，以支持数据管理的各个方面，包括数据质量控制、元数据管理、数据安全政策、数据备份和恢复策略，以及数据隐私保护措施。
数据管理流程体系的核心在于其能够为组织提供一种机制，用以监控和优化数据流，从而支持业务决策、运营效率和法规遵从性。这一体系还包括了对数据管理绩效的持续评估和反馈循环，确保数据管理活动能够不断适应组织内外部环境的变化，以及业务需求的发展。
数据认责体系
数据认责体系是数据治理中的关键组成部分，它确立了数据管理职责的明确归属和责任分配。这一体系确保了数据从产生到消亡的每个环节都有明确的责任主体，从而提高数据管理的效率和质量。
数据运营
数据运营是指通过对数据的分析挖掘，把隐藏在海量数据中的信息、规律和知识加工成数据服务、数据产品，以合规化的形式发布出去，供数据消费者使用，并在数据使用过程中产生更多价值。
