数据治理包括“理”“采”“存”“管”“用”五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。 数据资源梳理是从业务视角梳理组织的数据资源环境和数据资源清单，包括组织机构、业务事项、信息系统以及数据库、网页、文件和API接口形式存在的数据项资源。
从技术实施角度看，主要包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
应用牵引法是另一种有效的数据治理方法。通过构建实际应用场景，反向要求数据质量供给，从而推动数据治理体系的建设。然而，这种方法可能会导致片面、局部的数据治理成果。 标准先行法 标准先行法是一种较少见的数据治理方法。在信息化建设初期，就将数据标准与业务系统绑定，从而实现数据治理的简化。
数据管理体系设计：建立企业的数据治理要素体系和组织架构等。 数据标准体系设计：确保数据的使用和交换具有一致性和准确性。 数据分布设计：明确数据的存储位置，以及在系统之间的关联方式。 数据整合设计：明确信息技术和基础架构如何满足业务需求。 执行数据清洗：纠正数据文件中可识别的错误。
腾讯的数据安全治理采用分类分级处理，定制化的数据管控流程包括严格的安全审计和报告，确保数据在合规的前提下有效流转。安全管理能力测评体系，通过五个等级的评估，展示了腾讯在这一领域的成熟度。实战课程涵盖了元数据管理、数据血缘分析以及后台技术实践，为数据治理提供了实战指导。
元数据建设是数据资产管理的核心，腾讯和美团都有成熟的数据资产管理体系，提供资产全景视图，帮助管理者和数据研发人员提升效率，有效管理业务、技术及管理元数据。
在数据治理方面，腾讯自动驾驶云平台的样本标注服务采用国际顶级算法预标注，可在实现样本自动化生产，提升生产效率的同时，积累海量样本数据，包括全要素目标检测、跨相机目标跟踪、语义分割等图像标注、3D激光点云标注、以及精准图像与3D点云融合标注、变道标注等多种自动驾驶研发专用样本等。
1、通过对数据的分类分级、使用状况梳理、访问控制以及定期的稽核实现数据的使用安全。
2、- 应用服务安全：包括安全应用服务、电子信息鉴别、生物信息鉴别。- 应用服务安全支持：如应用数据分析。 数据安全产品：这些产品确保数据的完整性、保密性、可用性和可控性。- 数据平台安全：如安全数据库、数据库安全部件。- 备份与恢复：数据备份与恢复。
3、生产库内的数据不改变，但对没有权限的人要进行数据掩码、变形。比如银行客服人员及BI分析部门。第四道防线是事后追查，数据库审计旁路镜像，可以对所有数据库的访问行为做精确解析和审计，事中对风险行为做告警，事后审计记录为安全事件提供追责依据和分析报表。也可以对数据库的性能做监控。
4、常见的信息安全产品主要有：计算机查毒软件、防火墙、网关、入侵检测系统、入侵防御系统、安全备份系统、安全加密软件、统一威胁安全管理系统等。信息安全常见威胁有非授权访问、信息泄露、破坏数据完整性，拒绝服务攻击，恶意代码。
目标：企业实施数据治理的第一步，就是要明确数据治理的目标，理清数据治理的关键点。 技术工具：实地调研、高层访谈、组织架构图。
设计出一套合理科学的薪酬体系和薪酬制度，一般要经历以下几个步骤：职位分析。职位分析是确定薪酬的基础，结合公司经营目标，公司治理层要在业务分析和人员分析的基础上，明确部门职能和职位关系，人力资源部和各部门主管合作编写职位说明书。职位评价。
加油站负责人及相关管理人员要求根据加油站岗位职责学习中石化的安全管理办法，包括“加油八步法”、“卸油十步法”， 《危险化学品安全管理条例》等法律法规和安全生产知识，同时认真学习新的《安全生产法》，在加油站的日常安全管理中从上到下的做到贯彻落实和实施。
战略管理：企业需要制定明确的战略规划，包括数据治理的目标、原则和实施计划。这可以帮助企业明确数据治理的重要性和价值，为数据治理提供战略指导。组织架构：企业需要建立专门的数据治理团队，并明确其在组织中的地位和职责。数据治理团队应包含来自各个业务部门的代表，以确保数据治理工作的全面性和有效性。
从技术实施角度看，主要包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
建立专门的数据治理组织是关键。为了有效地推进数据治理工作，企业应建立包含管理人员、业务专家和技术人员的综合组织架构。该组织可以分为数据治理委员会、数据治理业务组和数据治理技术组，每个组别都发挥着不可或缺的作用。 制定数据标准体系至关重要。
成立数据治理组织 健全的数据治理组织是全面开展数据治理工作的基础，数据治理组织应包括管理人员、业务人员和技术人员，缺一不可。数据治理组织可以设置三种角色，数据治理委员会、数据治理业务组、数据治理技术组。
数据集中存储与管理：为降低数据治理的难度、成本和复杂度，通过建立数据集中管理的制度减少数据复制和分散存储，提高数据的集中度和集成度。
数据治理必须关注这些问题，并制定策略来管理数据的采集，引导第三方处理他们收集的数据或者分析你收集的数据，控制数据的路径和生命周期。 数据校验 通常数据源都是非常庞大且多样的，这是一个让数据管理者非常头疼的问题。