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- 数据治理体系规划总体框架
本项目实施方法步骤图
基于企业数据领域方面的领先实践，结合企业的实际需求，本项目数据治理体系工作预计包含以下三个阶段：数据治理体系现状分析与评估、数据治理体系设计与规划、数据治理体系建设（数据治理制度、数据标准管理、数据质量管理）
- 数据治理体系规划总体功能框架
数据治理体系框架围绕企业数据的生命周期，从数据管理和服务的整体角度出发，描述了企业级数据活动涵盖的三个维度、十五项功能：
数据治理体系框架
- 数据治理：规划数据管理的范围与工作路线，对决策支持、风险识别等数据分析方面进行实际应用，同时加强宣传培训、评估数据工作的绩效，指导数据工作持续的改进；通过数据管理和数据应用的组织模式、职责和岗位角色能明确承担数据在各生命周期的管理和服务责任；以数据制度为手段，能有效控制和规范数据管理活动的执行；
- 数据管理：建立企业完整的数据管理体系，提升数据管理专业能力；打通数据管理中业务和科技建设间的协作，实现全面的数据管理能力；构建专业化的数据管理系统与工具和专业化的人才梯队提升数据管理效率和效益；
- 数据应用与服务：探索数据应用的服务模式，提升数据应用专业能力，有效地支持运营管控和执行的统计分析和运营分析，有效支持高层决策的绩效评估和预测分析；为业务创新提供趋势洞察和商业模拟。
由此可见，数据治理是数据管理和数据应用的高阶规划和控制，良好的数据管理能更好地实现数据的应用，数据应用能反馈促进数据管理能力的提升。数据治理机制是数据治理工作的保障，数据的一切活动均需要在数据的指引下实施开展，并设立数据管理组织进行相关工作的决策、管理与执行，同时制度的制定、流程的明确是数据活动顺利开展的必要条件。
- 数据治理实施路径规划
企业的数据治理实施路线图有一套固有的方法，结合数据肢体规划的总体功能框架，依据各领域的数据工作任务，参考各领域的相关性、建设状态、借助企业项目规划工具，制定企业数据体系实施路线图，对实施路线优先级进行排序，确定总体实施计划。
数据治理实施路线图规划方法
- 数据治理制度体系框架设计
根据数据管理的层次和授权决策次序，数据管理制度框架分为政策、制度、细则三个梯次，该框架标准化地规定数据管理的具体领域、各个数据管理领域内的目标、遵循的行动原则、完成的明确任务、实行的工作方式、采取的一般步骤和具体措施。
数据管理制度框架结构
- 数据质量管理框架
数据质量体系分为数据质量管理制度与规范、数据质量管理组织及角色、数据质量管理流程和数据质量管理支撑工具四个部分，具体的关系如下：
图表 34数据治理管理体系