数据治理实践指引

数据治理实践指引TOC\o"1-2"\h\u1425第一章数据治理概述 326561.1数据治理的定义与重要性 322361.1.1定义 3105621.1.2重要性 3284371.2数据治理的目标与原则 4309381.2.1目标 455031.2.2原则 4283281.3数据治理的国内外实践 4325301.3.1国内实践 4160191.3.2国际实践 48329第二章数据治理组织架构与职责 52982.1数据治理组织架构设计 5214822.1.1明确组织架构层级 595222.1.2设立专门的数据治理部门 577972.1.3建立跨部门协作机制 5200392.2数据治理岗位职责划分 68122.2.1决策层职责 645702.2.2管理层职责 6118842.2.3执行层职责 6196702.3数据治理团队建设与培训 6274972.3.1数据治理团队建设 6244922.3.2数据治理培训 66809第三章数据资产识别与管理 6193643.1数据资产分类与评估 6225963.2数据资产目录编制 7172943.3数据资产盘点与更新 715580第四章数据质量提升 849574.1数据质量评估与监控 8114654.2数据清洗与转换 874674.3数据质量改进策略 97107第五章数据安全与合规 9244965.1数据安全策略制定 920485.2数据合规性检查 10228435.3数据安全审计与风险防控 1021430第六章数据架构与模型设计 11296146.1数据架构设计原则 1160816.1.1符合业务需求 11186936.1.2系统性 1183056.1.3可扩展性 11198276.1.4安全性 1135296.1.5高效性 1148986.2数据模型建立与优化 1168406.2.1数据模型建立 11156256.2.2数据模型优化 12274066.3数据集成与数据仓库建设 1285796.3.1数据集成 12323256.3.2数据仓库建设 1225225第七章数据存储与管理 1354567.1数据存储策略与选型 13124707.1.1数据存储概述 1330787.1.2数据存储策略 13224037.1.3数据存储选型 13273777.2数据备份与恢复 13257007.2.1数据备份概述 13236857.2.2数据备份策略 1319527.2.3数据恢复 14186947.3数据生命周期管理 1413117.3.1数据生命周期概述 14139927.3.2数据生命周期管理策略 1431878第八章数据分析与挖掘 14142548.1数据分析工具与平台 14192908.1.1Excel 14160268.1.2R语言 1484448.1.3Python 15124518.1.4Tableau 15234818.1.5大数据平台 1543618.2数据挖掘算法与应用 15162078.2.1决策树 15133268.2.2支持向量机（SVM） 15226688.2.3Kmeans聚类 1578268.2.4关联规则挖掘 15161168.3数据分析与业务场景结合 1680968.3.1市场分析 16114148.3.2产品优化 16234178.3.3风险控制 16259668.3.4人力资源优化 16317108.3.5供应链管理 1629458第九章数据文化与能力提升 1660469.1数据文化培育与推广 1677959.1.1数据文化概述 16132449.1.2数据文化培育策略 1684409.1.3数据文化推广途径 1747809.2数据治理能力提升 1739149.2.1数据治理能力概述 17272469.2.2数据治理能力提升策略 17213729.2.3数据治理能力提升途径 1783409.3数据治理培训与交流 17310959.3.1数据治理培训概述 17254679.3.2数据治理培训内容 17265839.3.3数据治理交流途径 1829242第十章数据治理评估与持续改进 181244210.1数据治理评估体系 181256310.1.1评估目标 181645910.1.2评估指标 182212510.1.3评估方法 181013310.2数据治理改进策略 18733010.2.1优化治理组织结构 182313710.2.2完善治理制度 19182110.2.3加强培训与宣传 192276510.2.4推动技术支持 193216510.3数据治理持续优化路径 19677410.3.1建立数据治理监控机制 192221610.3.2深化数据治理研究 19369910.3.3加强内外部合作 192937310.3.4定期开展评估与改进 19第一章数据治理概述1.1数据治理的定义与重要性1.1.1定义数据治理是指在组织内部建立一套涵盖数据质量、数据安全、数据合规、数据价值等方面的管理体系和流程，以保证数据的有效管理、合理利用和持续优化。数据治理涉及数据生命周期全过程的规划、控制、监督和改进，旨在实现数据的标准化、规范化和价值最大化。1.1.2重要性数据治理的重要性体现在以下几个方面：（1）提高数据质量：通过数据治理，保证数据的真实性、准确性和完整性，为组织决策提供可靠的数据支持。（2）保障数据安全：数据治理有助于发觉和防范数据泄露、滥用等安全风险，保证数据在传输、存储、处理和使用过程中的安全。（3）合规性：数据治理有助于组织遵循相关法律法规，保证数据的合法合规使用。（4）提升数据价值：数据治理有助于挖掘数据潜在价值，为组织创造更多商业机会。（5）增强组织竞争力：数据治理有助于提高组织的数据分析和决策能力，从而在市场竞争中占据有利地位。1.2数据治理的目标与原则1.2.1目标数据治理的目标主要包括：（1）保证数据质量：通过数据治理，提高数据的真实性、准确性和完整性。（2）提高数据安全性：通过数据治理，降低数据泄露、滥用等安全风险。（3）实现数据合规性：通过数据治理，保证数据在法律法规允许的范围内使用。（4）挖掘数据价值：通过数据治理，充分发挥数据在组织决策和业务发展中的作用。1.2.2原则数据治理应遵循以下原则：（1）全面性：数据治理应涵盖数据生命周期全过程的各个环节。（2）协同性：数据治理需要跨部门、跨业务的协同合作。（3）可持续性：数据治理应具备长期规划，保证持续改进。（4）灵活性：数据治理应适应组织变革和业务发展需求。（5）合规性：数据治理应遵循相关法律法规和行业标准。1.3数据治理的国内外实践1.3.1国内实践我国数据治理工作取得了显著成果。层面，国家大数据战略的推进，为数据治理提供了政策支持。企业层面，众多企业开始重视数据治理，将其作为提升竞争力的关键因素。在金融、医疗、教育等领域，数据治理已取得一定成效。1.3.2国际实践在国际上，数据治理已成为各国和企业关注的焦点。美国、欧盟等国家和地区纷纷出台相关法律法规，推动数据治理的发展。企业层面，全球知名企业如谷歌、亚马逊等，均在数据治理方面取得了显著成果，为组织带来了巨大的商业价值。通过国内外实践可以看出，数据治理在提高数据质量、保障数据安全、实现数据合规性等方面具有重要意义。组织应借鉴国内外先进经验，不断完善数据治理体系，以适应日益激烈的市场竞争。第二章数据治理组织架构与职责2.1数据治理组织架构设计数据治理组织架构是保证数据治理工作有效实施的关键。以下是数据治理组织架构的设计要点：2.1.1明确组织架构层级数据治理组织架构应分为三个层级：决策层、管理层和执行层。（1）决策层：负责制定数据治理战略、政策和标准，对数据治理工作进行全面领导。（2）管理层：负责数据治理工作的实施和推进，协调各部门的数据治理工作。（3）执行层：负责具体数据治理任务的执行，包括数据质量提升、数据安全防护等。2.1.2设立专门的数据治理部门在组织架构中，设立专门的数据治理部门，负责数据治理工作的整体规划和协调。数据治理部门应具备以下职责：（1）制定数据治理规划和实施方案。（2）组织制定数据治理相关政策、制度和标准。（3）指导、监督和评估各部门数据治理工作的实施。（4）提供数据治理技术支持和服务。2.1.3建立跨部门协作机制数据治理涉及多个部门，为保证数据治理工作的高效推进，需建立跨部门协作机制。具体措施如下：（1）设立数据治理协调小组，由各部门负责人组成，负责协调数据治理工作中的重大事项。（2）建立数据治理沟通渠道，保证各部门在数据治理工作中的信息畅通。（3）定期召开数据治理工作汇报会，总结工作经验，协调解决问题。2.2数据治理岗位职责划分为保证数据治理工作的有效实施，以下是对数据治理岗位职责的划分：2.2.1决策层职责（1）制定数据治理战略、政策和标准。（2）审批数据治理规划和实施方案。（3）监督数据治理工作的实施。2.2.2管理层职责（1）组织制定数据治理相关政策、制度和标准。（2）指导、监督和评估各部门数据治理工作的实施。（3）协调跨部门数据治理协作。2.2.3执行层职责（1）具体执行数据治理任务，如数据质量提升、数据安全防护等。（2）参与制定数据治理实施方案。（3）向管理层汇报数据治理工作进展。2.3数据治理团队建设与培训2.3.1数据治理团队建设（1）选拔具备相关专业背景和技能的人员组成数据治理团队。（2）明确团队成员的职责和分工，保证团队高效运作。（3）加强团队之间的沟通与协作，提高团队整体执行力。2.3.2数据治理培训（1）针对不同层级的数据治理人员，制定相应的培训计划。（2）开展数据治理相关知识和技能的培训，提高人员素质。（3）定期组织数据治理交流与研讨，分享经验，促进团队成长。第三章数据资产识别与管理3.1数据资产分类与评估数据资产分类在数据治理过程中，首先需要明确数据资产的分类。数据资产通常分为以下几类：（1）结构化数据：指具有固定格式和结构的数据，如数据库中的数据。（2）半结构化数据：指具有一定的结构，但结构相对松散的数据，如XML、JSON等格式。（3）非结构化数据：指无固定结构的数据，如文本、图片、音频、视频等。数据资产评估数据资产评估是对数据的价值、质量和安全风险进行评估。评估过程主要包括以下步骤：（1）数据价值评估：根据数据的应用场景、业务价值、稀缺性等因素进行评估。（2）数据质量评估：对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面进行评估。（3）数据安全风险评估：对数据的安全风险进行评估，包括数据泄露、篡改、损坏等风险。3.2数据资产目录编制数据资产目录是数据资产管理的核心组成部分，它将各类数据资产进行梳理和整合，为数据治理提供基础信息。数据资产目录编制主要包括以下步骤：（1）数据资产梳理：对各类数据资产进行清查和分类，明确数据资产的属性、来源、用途等信息。（2）数据资产编码：为每个数据资产分配唯一标识符，便于管理和追溯。（3）数据资产描述：对数据资产的名称、类型、大小、创建时间、更新时间等属性进行描述。（4）数据资产关联：建立数据资产之间的关联关系，如数据来源、数据流向等。（5）数据资产维护：定期更新数据资产目录，保证其与实际情况保持一致。3.3数据资产盘点与更新数据资产盘点数据资产盘点是对数据资产目录中的数据进行实际核查，保证数据资产的真实性和准确性。数据资产盘点主要包括以下步骤：（1）数据资产清单：根据数据资产目录，编制数据资产清单，包括数据资产名称、类型、大小等信息。（2）数据资产核查：对数据资产清单中的数据进行逐一核查，保证数据资产的真实性和准确性。（3）数据资产差异分析：分析数据资产清单与实际数据资产之间的差异，找出原因并进行整改。数据资产更新数据资产更新是指对数据资产目录进行定期维护，保证数据资产目录与实际数据资产保持一致。数据资产更新主要包括以下步骤：（1）数据资产变更记录：记录数据资产的创建、修改、删除等变更情况。（2）数据资产目录更新：根据变更记录，对数据资产目录进行更新，保证其与实际情况保持一致。（3）数据资产盘点反馈：将数据资产盘点结果反馈给相关部门，提高数据资产管理的有效性。第四章数据质量提升4.1数据质量评估与监控数据质量评估与监控是数据治理的重要组成部分，旨在保证数据的质量满足业务需求。需制定统一的数据质量评估标准，明确数据质量的关键指标，如准确性、完整性、一致性、时效性等。建立数据质量监控体系，定期对数据质量进行评估，及时发觉并解决数据质量问题。在数据质量评估过程中，应关注以下几个方面：（1）准确性：数据是否真实反映业务实际情况，是否存在错误或虚假数据。（2）完整性：数据是否完整，是否存在缺失值或异常值。（3）一致性：数据在不同数据源、数据表之间是否保持一致，是否存在数据矛盾。（4）时效性：数据是否及时更新，是否满足业务需求。4.2数据清洗与转换数据清洗与转换是提升数据质量的关键环节。数据清洗主要包括以下步骤：（1）数据识别：对数据进行分类，识别出无效、错误、重复等数据。（2）数据清洗：对无效、错误、重复等数据进行处理，如删除、修正、合并等。（3）数据验证：对清洗后的数据进行验证，保证数据质量得到提升。数据转换主要包括以下步骤：（1）数据映射：将源数据字段映射到目标数据字段，保证数据结构的一致性。（2）数据类型转换：将源数据类型转换为目标数据类型，如字符串转换为日期等。（3）数据格式转换：将源数据格式转换为目标数据格式，如CSV转换为Excel等。4.3数据质量改进策略为了持续提升数据质量，企业应采取以下策略：（1）建立数据质量管理组织：设立专门的数据质量管理团队，负责数据质量评估、监控和改进工作。（2）制定数据质量政策：明确数据质量目标，制定相关政策和流程，保证数据质量得到保障。（3）加强数据治理培训：提高员工对数据质量的认识，加强数据治理培训，提升数据质量意识。（4）引入先进技术：利用人工智能、大数据等技术手段，提高数据清洗、转换和评估的效率。（5）建立数据质量激励机制：设立数据质量奖金，鼓励员工积极参与数据质量改进工作。（6）定期进行数据质量审计：对数据质量进行定期审计，保证数据质量持续提升。第五章数据安全与合规5.1数据安全策略制定在数据治理的实践中，数据安全策略的制定是保证数据资产安全的基础。需对企业的数据资产进行全面的清查和分类，明确各类数据的敏感程度和安全要求。基于此，制定以下策略：（1）数据访问控制：根据数据的敏感性和业务需求，建立严格的访问控制机制，保证授权用户可以访问相应的数据资源。（2）加密保护：对于敏感数据，采用加密技术进行存储和传输，以防止数据泄露或被非法篡改。（3）数据备份与恢复：定期进行数据备份，保证在数据丢失或损坏的情况下能够及时恢复。（4）安全事件响应：建立安全事件响应机制，对数据安全事件进行快速响应和处理。（5）员工安全意识培训：加强员工的数据安全意识，定期进行数据安全培训，提高员工对数据安全的重视程度。5.2数据合规性检查数据合规性检查是保证企业数据处理活动符合相关法律法规和标准要求的重要环节。具体包括以下内容：（1）法律法规遵循：检查企业数据处理活动是否遵循了《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全法》等相关法律法规。（2）数据质量检查：对数据的准确性、完整性和一致性进行检查，保证数据的质量符合要求。（3）数据处理流程审查：审查数据处理流程是否合规，包括数据收集、存储、处理、传输和销毁等环节。（4）隐私保护审查：对涉及个人信息的数据处理活动进行隐私保护审查，保证个人信息得到妥善保护。（5）合规性评估报告：定期进行合规性评估，并编制合规性评估报告，对发觉的问题提出改进措施。5.3数据安全审计与风险防控数据安全审计与风险防控是保证数据安全的重要手段。以下是相关措施：（1）安全审计：通过安全审计工具和技术手段，对企业的数据处理活动进行全面审计，发觉潜在的安全风险。（2）风险评估：对企业的数据资产进行风险评估，识别可能的安全威胁和漏洞，并评估风险的可能性和影响程度。（3）风险防控措施：根据风险评估的结果，采取相应的风险防控措施，如加强网络安全防护、定期更新系统补丁等。（4）应急预案制定：制定数据安全应急预案，保证在发生数据安全事件时能够快速响应和有效处理。（5）持续监控与改进：建立持续的数据安全监控机制，及时发觉并处理新的安全威胁，不断优化和改进数据安全策略。第六章数据架构与模型设计6.1数据架构设计原则数据架构是数据治理的重要组成部分，其设计原则如下：6.1.1符合业务需求数据架构设计应充分了解并分析业务需求，保证架构能够满足业务发展、数据管理和数据应用的需求，为业务决策提供有效支持。6.1.2系统性数据架构应具备系统性，涵盖数据来源、数据存储、数据处理、数据展示等各个环节，形成一个完整的数据生态。6.1.3可扩展性数据架构设计应具备良好的可扩展性，以适应业务发展带来的数据量增长、数据类型增加以及数据处理需求的变化。6.1.4安全性数据架构设计应充分考虑数据安全，保证数据在存储、传输、处理等环节的安全性，防止数据泄露、篡改等风险。6.1.5高效性数据架构设计应追求高效性，提高数据处理速度，降低数据查询和访问的延迟，为业务决策提供实时数据支持。6.2数据模型建立与优化数据模型是数据架构的核心部分，以下是数据模型建立与优化的方法：6.2.1数据模型建立（1）需求分析：对业务需求进行深入分析，明确数据模型需要满足的业务场景和业务目标。（2）数据源调研：了解数据源的类型、结构、质量等信息，为数据模型设计提供依据。（3）模型设计：根据需求分析和数据源调研结果，设计符合业务需求的数据模型。（4）模型验证：通过实际业务场景对数据模型进行验证，保证模型的准确性和有效性。6.2.2数据模型优化（1）数据表结构优化：对数据表结构进行优化，减少数据冗余，提高数据存储效率。（2）索引优化：合理设置索引，提高数据查询速度。（3）数据分区：根据业务需求对数据进行分区，提高数据处理效率。（4）数据清洗与转换：对数据进行清洗和转换，提高数据质量。6.3数据集成与数据仓库建设数据集成与数据仓库建设是数据架构的重要组成部分，以下是相关内容：6.3.1数据集成（1）数据源接入：将不同来源、格式和结构的数据进行整合，实现数据的统一管理。（2）数据清洗与转换：对原始数据进行清洗和转换，提高数据质量。（3）数据同步与更新：保证数据在不同系统间保持一致性，实现数据的实时更新。6.3.2数据仓库建设（1）数据仓库规划：根据业务需求，确定数据仓库的主题、数据模型、存储结构等。（2）数据仓库实施：搭建数据仓库系统，实现数据的存储、查询和分析等功能。（3）数据仓库维护与优化：定期对数据仓库进行维护和优化，保证数据仓库的功能和稳定性。（4）数据报表与分析：利用数据仓库中的数据，为业务决策提供数据支持和分析服务。第七章数据存储与管理7.1数据存储策略与选型7.1.1数据存储概述数据存储是数据治理的重要组成部分，涉及到数据的存储方式、存储介质、存储结构等方面的选择与优化。合理的存储策略能够提高数据存储的效率、降低存储成本，并保证数据的安全性和可访问性。7.1.2数据存储策略（1）数据分类存储策略：根据数据的类型、重要性和使用频率进行分类，分别采用不同的存储方式，如热数据存储、温数据存储和冷数据存储。（2）数据冗余存储策略：为保障数据安全性，对关键数据进行冗余存储，提高数据的可靠性。（3）数据加密存储策略：对敏感数据进行加密存储，保证数据在传输和存储过程中的安全性。（4）存储资源优化策略：合理规划存储资源，实现存储资源的动态调整和优化。7.1.3数据存储选型（1）存储介质选型：根据数据存储需求，选择合适的存储介质，如硬盘、SSD、光盘等。（2）存储架构选型：根据业务需求，选择合适的存储架构，如DAS、NAS、SAN等。（3）存储技术选型：根据数据特性，选择合适的存储技术，如分布式存储、云存储等。7.2数据备份与恢复7.2.1数据备份概述数据备份是保证数据安全的重要手段，通过将数据复制到其他存储介质，以应对数据丢失、损坏等风险。数据备份包括本地备份和远程备份两种方式。7.2.2数据备份策略（1）定期备份：按照固定周期进行数据备份，如每日、每周、每月等。（2）实时备份：对关键业务数据进行实时备份，保证数据的实时同步。（3）差异备份：只备份发生变化的数据，减少备份数据量，提高备份效率。（4）完全备份：备份全部数据，保证数据的完整性。7.2.3数据恢复（1）数据恢复流程：当数据丢失或损坏时，按照预先设定的恢复流程进行数据恢复。（2）数据恢复策略：根据数据的重要性、紧急程度等因素，制定合理的恢复策略。（3）数据恢复工具：使用专业的数据恢复工具，提高数据恢复的成功率。7.3数据生命周期管理7.3.1数据生命周期概述数据生命周期管理是指从数据产生到消亡的整个过程，包括数据创建、存储、使用、备份、归档和销毁等环节。7.3.2数据生命周期管理策略（1）数据创建：保证数据在创建过程中符合数据质量标准。（2）数据存储：合理规划数据存储方式和存储周期。（3）数据使用：制定数据使用规范，保证数据安全和使用效率。（4）数据备份：按照数据备份策略进行数据备份。（5）数据归档：对不再频繁使用的数据进行归档，降低存储成本。（6）数据销毁：对过期或不再需要的数据进行安全销毁，防止数据泄露。第八章数据分析与挖掘8.1数据分析工具与平台在数据治理实践中，数据分析工具与平台的选择与应用。以下为几种常用的数据分析工具与平台：8.1.1ExcelExcel是微软公司开发的一款电子表格软件，具备强大的数据处理和分析功能。用户可以通过Excel进行数据清洗、转换、计算和可视化展示，适用于中小型企业和个人用户。8.1.2R语言R语言是一款开源的数据分析软件，广泛应用于统计计算和图形展示。R语言具有丰富的扩展包，可满足不同领域的数据分析需求，如时间序列分析、机器学习、空间分析等。8.1.3PythonPython是一款功能强大的编程语言，拥有丰富的数据处理库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。Python适用于大规模数据处理和分析，具有良好的可扩展性和灵活性。8.1.4TableauTableau是一款数据可视化工具，用户可以通过拖拽的方式快速创建图表和仪表板。Tableau支持多种数据源，如Excel、数据库、大数据平台等，便于用户进行数据分析和决策。8.1.5大数据平台大数据平台如Hadoop、Spark等，具备强大的数据处理和分析能力。企业可以利用大数据平台对海量数据进行高效处理，挖掘潜在价值。8.2数据挖掘算法与应用数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。以下为几种常见的数据挖掘算法及其应用：8.2.1决策树决策树是一种分类算法，通过构建树状结构，将数据分为不同的类别。决策树在金融、医疗、电商等领域有广泛应用，如信贷风险评估、疾病诊断、商品推荐等。8.2.2支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类算法，通过寻找最优分割平面，将数据分为两个类别。SVM在图像识别、文本分类、生物信息学等领域有广泛应用。8.2.3Kmeans聚类Kmeans聚类是一种无监督学习算法，将数据分为K个簇，使每个簇内的数据点相似度最高。Kmeans聚类在市场细分、客户画像、图像分割等领域有广泛应用。8.2.4关联规则挖掘关联规则挖掘是从大量数据中发觉项目之间潜在关联的算法。关联规则挖掘在购物篮分析、商品推荐、网络爬虫等领域有广泛应用。8.3数据分析与业务场景结合数据治理实践中，数据分析与业务场景的结合。以下为几种数据分析与业务场景的结合方式：8.3.1市场分析通过数据分析，企业可以了解市场趋势、竞争对手、目标客户群体等信息，为企业制定市场战略提供依据。8.3.2产品优化通过对用户行为数据的分析，企业可以了解产品的优缺点，进而优化产品设计和功能，提升用户体验。8.3.3风险控制在金融、保险等领域，数据分析可以帮助企业识别潜在风险，制定相应的风险控制策略。8.3.4人力资源优化通过对员工绩效、离职率等数据的分析，企业可以优化人力资源配置，提高员工满意度。8.3.5供应链管理通过对供应链数据的分析，企业可以优化库存管理、物流配送等环节，降低成本，提高供应链效率。第九章数据文化与能力提升9.1数据文化培育与推广9.1.1数据文化概述数据文化是指在社会各个层面中，对数据价值的认识、数据应用的推广以及数据素养的提升。培育和推广数据文化，有助于提高组织和个人对数据治理的认识，促进数据资源的有效利用。9.1.2数据文化培育策略（1）加强数据文化宣传，提高社会对数据价值的认识；（2）制定数据文化相关政策，引导组织和个人积极参与数据治理；（3）构建数据文化培训体系，提升数据素养；（4）举办数据文化活动，促进数据文化的传播与交流。9.1.3数据文化推广途径（1）利用新媒体平台，发布数据文化相关资讯；（2）开展数据文化讲座、研讨会等活动，邀请专家进行讲解；（3）组织数据文化竞赛，激发社会参与热情；（4）与教育部门合作，将数据文化融入教育教学。9.2数据治理能力提升9.2.1数据治理能力概述数据治理能力包括数据治理规划、数据治理实施、数据治理评估等方面的能力。提升数据治理能力，有助于保证数据治理工作的顺利进行。9.2.2数据治理能力提升策略（1）加强数据治理培训，提高人员素质；（2）构建数据治理团队，形成专业能力；（3）开展数据治理实践，积累经验；（4）借鉴国内外先进数据治理经验，持续优化数据治理体系。9.2.3数据治理能力提升途径（1）组织数据治理培训班，邀请专家授课；（2）开展