一、数据治理的步骤
业务数据资源整理：是从业务的视角理清组织的数据资源环境和数据资源清单，包括组织机构、业务流程、信息管理系统，以及以数据库、网页、文件和API接口形式存在的数据项资源。 数据收集与清洗：利用可视化的ETL工具将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程,目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。 数据库设计及存储：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布等数据。 数据分级：主要是对数据在遭到破坏时可能出现的后果预估，分析数据对公众造成的危害程度，然后对公众数据进行定级，制定相关安全保护措施，让不同级别的数据都能够得到安全保护，数据在进行分级的时候可以根据数据的重要性进行划分，将数据按照对公众的危害程度由高到低进行划分。 数据运用：方便数据管理，降低成本，通过风险管理和优化来帮助确保公司的持续生存。
二、数据治理的方法
顶层设计法：先做一个数据治理顶层设计的规划，然后按照规划执行即可。 技术推动法：针对数据问题，从技术层面进行解决。 应用牵引法：以应用需求为导向，推动数据治理工作的开展。 标准先行法：在数据治理过程中，先进行标准化工作，规范后续的数据治理。 监管驱动法：通过法规、政策等手段，推动数据治理工作的开展。 质量管控法：注重数据质量的提升，通过各种手段保证数据的准确性和完整性。 利益驱动法：通过激励机制，激发各方参与数据治理的积极性。 项目建设法：通过具体的项目实施，推进数据治理工作的开展。
三、数据治理的工具
（1）数据治理工具平台：作为数据治理的智能化利器，高效展示数据治理过程可视化视图，融合数据集成和交换管理、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产和安全管理、数据生命周期管理八大产品模块，各产品模块可独立或任意组合使用，打通数据治理各个环节，可快速满足政府、企业用户各类业务需求。
（2）数据治理软件：提供了强大的数据质量管理、数据分类、数据血缘追踪等功能，帮助企业实现数据的精细化管理和控制，提高数据的可用性、质量和安全性。
（3）数据查询和分析引擎工具：支持实时数据查询和分析，融合数据治理咨询方法论，通过数据标准、数据质量、数据保护和数据权限等多维度能力支撑数据治理专题工作，提升数据管理水平，并且可以很好地与其他数据管理工具配合使用。
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