如今
数据治理成为数字经济必经之路，怎么实现一个数据治理项目成为大家最关心的问题。数据作为新型生产要素，只有流动、分享、加工处理才能创造价值。此文将主要围绕数据治理项目具体阐述实施步骤、工具平台的功能，并基于实践经验，提出数据治理成功的要素。
一、数据治理项目成功的前提
数据治理是体系化非常强的工作，首先需要考虑围绕业务开展所设立的人员和组织机构的情况，在此基础上设计一套有针对性的数据治理组织架构、管理流程、管理机制和考核评估办法，通过管理的手段明确“责权利”以保障数据治理工作有序开展。同时也要充分考虑企业内部 IT系统、数据资源以及业务应用的开展现状。
1、完善组织架构
典型的组织架构主要由数据治理委员会、数据治理管理中心和各业务部门构成。为了让组织架构中的各个角色相互配合，各司其职，还需要明确他们相应的职责，让工作职责融入到日常的数据治理和使用工作中。
2、制定战略规划
战略规划是数据治理项目成为企业战略核心任务应用的重要部分，是数据资产得到一定程度内外部应用的指导蓝图。从管理层、领导层出发，从上向下全局部署数据治理规范从而形成全面的标准规则体系和执行调度流程。值得一提的是，越来越多的企业单位在战略规划阶段决议成立专门的数据管理部门，以连通 IT 部门和业务部门。
3、设置审计机制
为进一步保障数据治理的的执行状况，需有完整的贯穿数据治理整个流程的审计机制。审计对象包括日志留存管理办法、数据权限使用制度及其审批流程、监控审计体系规范、安全操作方案以及数据备份恢复管理机制等体系制度敏感、重要数据。审计方式从审计体系规范建设入手，信息技术审计方法和专职人员审计方法并行。
4、建立制度体系
为了从制度上保障数据治理工作有据、可行、可控，保障活动实施和组织架构正常运转，需要建立一套覆盖数据引入、使用、开放等整个生产运营过程的数据管理规范。数据治理规范包括生命周期管理规范、元数据管理规范、数据安全管理规范以及数据质量管理规范等对应管理职能的具体规范。
5、开展培训宣贯
培训宣贯是企业实施数据治理进程中的重要组成部分，是数据治理牵头部门在技术部门和业务部门之间顺利开展工作的重要保障，是数据治理理论落地实践、流程执行运作的基础。企业需利用现有资源，合理安排员工参与数据治理培训、课程。促进员工有效培训和自我提高，提升人员的职业化水平，强化工作的标准化、规范化。
