数字化转型推进中，数据是核心资产。在依靠分析进行全部或部分战略决策之前，必须实施适当的流程以确保数据顺利通过所有业务部门，同时保持其质量、可访问性、可用性和安全性。
1. 诊断组织内的数据资产
对组织有价值的数据，就必须知道如何有效地选择、收集、存储和使用，尤其是在数据量大且容易丢失的情况下。
我们可以通过盘点组织中存在的所有数据、识别其各种来源（管理系统、网站、社交网络、营销和广告活动等）开始执行此操作，然后定义由于数据质量差而造成的价值损失的点。请关注以下5点内容：
●数量：随着连接对象使用的增长、地理定位的发展以及数字营销分析的兴起，近年来要存储和处理的数据量呈爆炸式增长。确定数据库中保存的数据量以指导组织的数据管理方法。
●多样：数据可以是复杂多样的，也可以是结构化的或非结构化的（语音、生物识别、交易、网络分析、文本、图像等）。它也可以来自广泛的信息系统。在不同的地方捕获它，集中它并交叉检查它，以详尽的方式映射所有数据。
●速度：因为我们生活在一个即时、个性化和预测性营销的时代，我们需要越来越快速和主动地行动以满足客户的需求。选择具有强大计算能力的高性能软件，这些软件既灵活又融合了最先进的机器学习。审视基础架构，根据组织的需求选择最有效的工具，并建立健全的技术基础。
●准确：这是数据处理的主要目标之一。收集和处理的数据的可靠性可能会受到许多方面的威胁：声明性错误（表格）、收集点的多样性、机器人的行为、恶意行为和其他错误、人为错误等等。分析中也可能存在许多偏差。因此，对所有数据的质量和准确性进行诊断非常重要。
●价值：组织使用的数据必须与业务和战略目标完全一致，并为品牌和客户创造价值。在信息过多的环境中，它是关于能够统一所有数据，并且仅将对有用的数据统一起来，并迅速采取行动以产生利润或洞察。
2. 围绕共同的数据治理战略团结整个组织
除了进行数据诊断外，重要的是组织所有部门都参与到数据的使用中，从综合管理到运营和现场团队，包括所有团队负责人。所有员工都应充分了解共享、高质量、去孤岛数据的挑战和好处。
3. 选择既适合组织结构又适合敏捷的数据治理运营模式
在启动数据治理项目时，应该避免陷入试图同时解决所有技术、组织和监管问题的陷阱。用过多的数据治理相关任务使每个人的日程过多可能会危及成功的机会。不要低估获得第一个切实成果所需的时间。建立一个由利益相关者验证的精确路线图，其中包含中间里程碑，以评估迄今为止所做的努力和进展。
遵循相同的原则，请记住存在几种不同的数据治理模型。选择最适合组织的环境、需求、人力和
财务资源以及数据管理成熟度阶段的一种。
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