在大数据蓬勃发展的时代，有很多数据问题，如数据质量不高、数据共享程度较低，那如何提升数据质量，怎样进行数据治理呢？
数据治理在实施过程中会牵涉到很多部门，那如何进行数据治理呢？
1.梳理企业信息
数据治理，首先要对企业数据进行梳理，掌握企业自身情况，明确企业数据治理目标，根据企业实际情况，进行数据梳理。
2.建立规范的数据标准体系
数据标准体系包括数据采集、清洗、转换、加工等，它是数据处理重要工作，进而实现统一的业务系统，制定规范和标准，并以此为依据进行建立数据标准体系。
3.建立完善的数据仓库
数据仓库的建立需要高层领导的支持以及指导，根据业务需求明确数据库的种类以及标准，在数据仓库完成后，还需要数据质量控制和数据存储的建设，保障数据库的安全以及确保系统良好的运行。
4.数据清洗
数据治理的关键是数据的质量，对数据存在问题的部分，需要进行重点处理，提升企业决策能力，提高分析和理解的准确性，保障数据质量。
5.制定业务数据指标体系
制定业务数据指标体系，可以对数据的监控、预警等方面有着重要的意义，同时还需要结合自身业务逻辑进行设定，避免对业务造成干扰。
这么厉害的数据处理，还在等什么，一起来探索！
