在组织架构层面，数据治理涉及人与技术的紧密合作。例如，阿里和华为在数据治理上划分了事前（确保代码质量）、事中（测试和扩展）和事后（数据质量检测）阶段，同时关注数据应用效率提升、安全管控和成本控制。组织结构上，通常由数据治理领导组设定方向，数据治理委员会和专门的工作组负责实施，确保战略落地。
某公司数据治理架构示例 该数据治理平台融合了元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全九大产品，每个模块功能可互相调用，全程可视化操作，打通数据治理各个环节，同时提供各个产品模块任意组合的能力。
理：业务流程梳理与数据资源规划 企业面临TB级别的实时数据，需规划数据采集、存储位置及方式。这要求跨部门协作，涉及前端、后端、数据工程师、分析师、项目经理等。 采：数据采集与预处理 数据部门通过ETL（抽取、转换、加载）工具，将数据从源端抽取并转换，加载至目标端，以实现数据集中存储。
数据质量提升：数据治理架构有助于提高数据的质量、透明度，增强数据的可信度和可用性。 全面管理：实施数据治理需要掌握数据全貌，并建立从数据采集到存储、处理、管理和销毁的全套管理流程和标准，确保数据的可追溯性。
1、执行数据清洗：纠正数据文件中可识别的错误。
2、应用牵引法是以数据应用为出发点，反向要求各环节提供高质量的数据，从而推动数据治理体系的建设。这种方法通过实际应用场景的需求来引导数据治理，使得数据治理更加具有针对性和实用性。然而，这种方式也存在局限性，因为它只能解决有应用场景的数据质量问题，而对于没有应用场景的数据质量问题则无法涉及。
3、数据方面：梳理数据质量问题列表，例如：数据不一致问题，数据不完整，数据不准确、数据不真实、数据不及时、数据关系混乱，以及数据的隐私与安全问题等。 目标：分析企业数据管理和数据质量的现状，确定初步数据治理成熟度评估方案。
推动政务公开与透明化 数据共享：政府可以通过数据要素的公开和共享，推动政务的公开和透明化，增强公众的信任度。互动参与：政务公开有助于促进政府与公众之间的沟通和互动，鼓励公众积极参与社会治理。
综上所述，国家大力推进电子政务建设，通过提高政务数据的共享性、流通性与应用水平，旨在提升运用数据服务经济社会发展的能力。这不仅有助于推动政府治理体系和治理能力现代化，也将为经济社会发展注入新的动力和活力。
数字政府建设：深化电子政务，提高政府治理效能和服务水平，实现政务数据资源共享，提升政府决策科学化、民主化水平。 数字化转型驱动生产方式变革：以数字化技术改造传统产业，推动生产方式向智能化、绿色化、服务化方向发展。
福田区委、区政府强调提高社会治理能力要树立“经济社会是法治社会，法治社会是证据社会，只有掌握了证据才能掌握主动权，才能解决问题”的理念，注重用证据来说话，用证据来讲事实摆道理。同时强调收集证据不仅仅是政法部门的事，而是所有政府部门的事。
数字中国建设的推进需要多方位策略的协同作用。首先，要激活数据要素的潜力，使其在经济社会发展中发挥关键作用，挖掘数据的经济价值。其次，网络强国建设是基础，通过优化网络基础设施，提升网络服务质量，以支撑数字中国的发展。数字经济、数字社会和数字政府的建设是数字中国建设的重要组成部分。
