确定数据治理组织体系
设计专职机构，明确组织目标与定位，定义岗位职责边界，搭建数据治理各领域制度流程。
数据治理成熟度评估
收集企业在信息使用中存在的障碍和挑战，理清企业数据现状和用户需求，评估企业数据治理成熟度级别，确定数据治理目标。
专项能力建设
从数据标准管理、元数据管理、质量管理、资产管理、安全管理、数据生命周期管理等各个领域完成专项治理工作。
持续优化循环
通过评估各领域建设成效结果，对比治理目标，改进流程，形成新一轮数据治理工作。
大数据治理执行步骤
构建全生命周期数据治理体系，帮助客户建立起符合自身特征的闭环式覆盖数据治理咨询规划、方案制定、执行和评价的数据治理统一流程，包括数据标准管理、元数据管理、质量管理、资产管理、安全管理、数据生命周期管理，赋能业务应用场景，助力企业构建扎实的数据根基，实现数字化经营。
大数据治理工作内容
从采、存、管、用四大方面构建数据治理体系，高效积累数据资产，赋能业务应用场景，助力企业构建扎实的数据根基，实现数字化经营。通过数据治理工作提升数据的价值，为企业实现数字战略夯实基础。数据治理工作作为一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具，全方位保障数据，改善数据决策，提升数据可信，防范数据风险。
数据治理给客户带来的价值
增效降本运营
高质量的数据有助于减低IT建设及运维成本，对企业的系统安全稳定运行及其重要。
提升数据质量
通过数据治理，及时发现、解决及监控数据问题，从根本上改善和解决系统的数据问题，保证数据的可用性、数据质量等。
促进开放共享
数据治理能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产的价值。
提升风控水平
严密的数据安全机制，可以降低数据风险。
促进管理创新
业务流程和资源配置的优化，可以提高业务管理能力。
优化流程管控
大多数据治理的各模块都是独立地执行其功能，通过数据治理可以将数据管理各环节打通，实现完整的数据管控流程。