1、治理流程

计划阶段（P）

首先，需要充分了解数据现状和需求，并通过现状分析调研结果，为数据中心建设规划指明方向。其次完善数据治理的组织架构并明确各方职责及工作要点，包括决策层、管理层、执行层等。进一步在整体上制定数据治理的阶段性愿景与目标，在细节处出台《数据管理制度》《数据标准管理办法》《数据质量评价体系》等制度性和规范性的政策文件，将数据治理工作形成体系化的建设。

执行阶段（D）

本阶段主要涉及数据平台工具建设、元数据管理、数据标准管理、业务数据主题分类设计等。围绕数据的完整性、正确性、准确性等维度来综合展开。

检查阶段（C）

基于执行阶段所定义的数据质量维度和规则，对数据的完整性、规范性、唯一性等内容进行实时监测分析，生成数据质量检查报告。此外，针对不同角色对象反馈的数据问题，进行及时的核查及反馈。

处理阶段（A）

对所检查到的数据问题进行数据源定位、数据流转过程排查，从而对数据问题原因进行确认，并请相关的责任部门管理人员进行及时的跟踪处理，且须避免类似问题的重复发生。

2、方案优势

打破数据孤岛，实现数据共享，让数据贯穿到人、事、物的方方面面；

挖掘数据价值，提升管理与服务的效率及质量；

支撑数据决策，辅助具体业务领域的管理决策。