目前，很多企业都在进行数字化转型，数据治理在其中起到了举足轻重的作用。但数据治理也是一件比较复杂的事。要想做好数据治理，需要一步一步地采取措施，逐步推进。
1.制定数据标准，优化流程
对企业来说，数据有很多来源。金融、人力、供应链、生产、销售等内部数据;政策、经济、社会、科技、产业、市场、竞争者等外部数据。尽管数据来源广泛，数据量大是其优势，但如果不加以整理，混乱的数据不但不利于分析应用，而且会造成不必要的财产损失。所以企业应建立统一的数据标准、数据管理流程和系统，以规范数据生产与供应过程。
2.搭建平台
对于数据治理平台的搭建，企业需要考虑用户的不同需求，从而建立不同的模块。数据治理平台的内容主要包括数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理、数据模型工具、元数据管理、主数据管理等功能模块。我们所说的数据治理项目不是为治理数据而构建，而是与大数据平台、数据仓库、数据分析挖掘等项目相结合，通过提高数据质量、控制数据安全性，使数据发挥最大效益。
3.优化模型，确保数据安全
数据安全管理是从数据资产整理开始的。将数据资产进行整理分类，可以明确敏感数据在系统内的分布情况，判断敏感数据是如何被访问的，以及确定当前账号和授权的状态。依据数据价值和数据特性，对企业的核心数据资产进行分类，利用数据治理工具将其模型化，确定敏感数据的位置、描述和处理方法，确保数据的合法合规地使用。
数据管理在整个大数据平台不仅仅是一个主要功能模块，它还是整个企业层面数据治理的重要组成部分，它是技术和管理流程的融合，也需要合理管控流程框架下组织机构之前的协调合作。
