一、数据治理原则
1、可扩展性
满足企业现有项目的需求基础上，要充分考虑到系统的可扩展性以及应用及系统不断扩展的要求，以形成一个易于管理、可持续发展的体系结构。未来业务的扩展只须在现有机制的基础上，增加新的应用与服务模块。
2、统一性
统一的访问控制策略；统一的资源展现规划；统一的系统建设规划（重点是技术架构的规划、设计）。
3、经济性
随着平台业务的发展与扩充，增值平台的任何一部分均可相对独立地扩充。未来应用的扩展将是叠加式的，而不是取代式的。从经济成本与效益角度考虑，能简单快速地建设平台，充分利用现有的应用系统和IT投资，尽快为企业提供回报。
4、安全性
全面考虑系统安全的多个方面，从网络安全、系统平台安全、应用安全的各项设计，防止非法用户对重要的不宜公开的数据的侵入。
5、技术稳定性
采用市场当前已经成熟的技术，保证系统高可用性和高稳定性。
6、先进性
采用市场领先的技术，使管理平台项目居于国内外同业领先的地位，保证平台在未来一段时间内顺应IT技术的发展趋势。
7、合规性、安全性、可审计
符合相关法规（如SOX法案）对 IT方面的规定，满足相应的安全标准，并符合审计方面的要求。
8、标准性和开放性
应遵循通用的国际或行业标准。
二、数据治理目标
1、净化现有数据环境，打造全企业数据标准化管理体系
数据的质量问题，很大程度取决于数据所处环境的状况。因此需要从根本上打造一整套数据标准化管控体系以确保数据质量的可控制性，数据标准化管控体系包括数据安全、质量管理体系，数据管理流程、制度、考核机制、组织，元数据管理体系，数据交换规范体系，数据权限管控体系等。
2、实现静态数据标准化、规范化管理
企业的业务信息化建设过程中，数据管理方面存在的重复、不一致、不规范等问题愈加凸显，大多数的企业都希望通过企业
数据治理平台及厂商数据管理咨询结合企业的现状，制定出一套完全符合企业的静态数据中心管理的规范和标准，并最终实现系统落地，保证企业及其下属核心分子公司的主数据唯一性和准确性。
3、清洗历史数据，为各业务系统提供数据支撑
大部分企业信息化经历了多年快速的发展，各业务系统中积累了大量的历史数据，希望借助企业数据治理平台及厂商对现存的历史数据进行全面梳理和规范，通过成熟、专业的数据清洗方法、清洗策略、清洗工具，降低人为清理的成本，并将清理后的数据准确发布到各业务系统中，保证各业务系统中历史数据的准确。
4、规范现有的编码体系，实现编码灵活化、自动化
目前很多企业没有数据编码器，编码过程是发起人电话或者QQ通知编码员在各业务系统中添加的，随意性较强，且缺乏编码的审核监督过程，很容易出现数据重复，输入不规范等问题。希望实施企业数据治理平台后，可以实现自动编码，保证编码的唯一性、准确性、一致性。
5、为未来的智能决策打下坚实基础
企业信息化未来会考虑实施商务智能系统（BI）以及未来大数据的分析平台等，需要准确的数据来源，可以通过企业数据治理平台提供准确的数据，保证BI 抓取的数据准确、全面。
6、打造企业级静态数据中心，降低业务系统成本投入
建立企业级静态数据中心，一方面，形成企业数据交换（数据采集、分发）的雪花状结构，在保证数据准确性、一致性的同时降低原有企业业务系统间数据交换的网状接口开发成本；另一方面，还可以借助企业数据治理平台，如睿治数据治理平台。完成主数据的编辑和录入，关闭业务系统的档案维护功能，因此可以减少ERP等系统的节点占用，从而节省比如ERP的高额成本投入。
