数据治理在系统层面包含六个核心模块，分别为：数据标准、元数据、数据资产、数据质量、生命周期管理以及数据安全。而在管理层面，则需要通过数据治理组织和数据治理过程来支持和保证。数据处理是一项长期而复杂的系统工程，需要一系列的流程规范、系统、IT确保治理工作持续推进的能力和持续运行机制。实施数据治理的建议分为四个阶段：

1.结构优化：打破企业内部壁垒，让不同部门之间能够参与数据治理，建立部门之间能够互通的组织架构，提高数据治理的重要性。并且建立数据治理专项团队，包括数据治理委员会、数据治理团队、各业务部门等逐步组织结构。支持绩效、团队、资源等方面数据治理的可持续运行，实现企业数据中心数据战略系统的转型。

2.制定规范：建立可行的标准化流程规范，并随着数据平台的不断运行而不断改进，逐步实施迭代。规范包括发布数据管理规范、数据管理流程规范、建立数据管理标准化闭环流程、明确在线管理要求，闭环运行、在线流程、服务集中形成正常的机制，促进数据管理工作。

3.选择平台：搭建有效的平台IT平台支持数据治理的规范、流程和标准，确保数据治理模式的前进。数据处理的本质是一项管理工作。只有生产过程可视化，生产过程可干预，才能保证数据处理的效果。因此，平台应确保数据处理与数据生产的集成。平台应具备多厂家协调开发能力、数据标准化管理能力、元模型驱动元数据开发管理能力、元数据血管理能力、基于任务调度管理能力、安全分级管理能力、数据质量管理能力等基本能力，证数据管理的实施。

4.重操作：数据处理是一个持续而长期的操作过程。规范、组织、平台和流程需要不断迭代和优化，数据质量和数据安全需要不断把控，通过业务的不断滋养逐步完善数据中台的数据治理能力。

以上便是数据中台实现数据治理的参考建议，如果您对数据中台比较感兴趣的话，可以随时联系小云。