数据治理涵盖数据管理过程中的各项具体举措，是数据管理体系框架的核心内容。
数据治理工作包含：数据架构管理、数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据安全管理以及数据生命周期管理。
数据治理是一项长期而复杂的工作，除了制度的指导与约束外，还需要一套完整的、科学的、严谨的流程来保证。一个完整的全生命周期数据治理流程由事前预防、事中监测、事后评估与整改三个阶段组成。
建立数据资产管理系统，统一管理全行数据资产，包括元数据、数据模型、数据标准，以及其他重要的企业数据资产，并提供可视化的数据查询及展现功能。
（1）搭建数据质量管理系统，落实数据质量问题治理工作，实现问题发现、跟踪、治理、评价的全流程闭环管理；搭建数据生命周期管理平台，落实数据生命周期管理等。
（2）不断丰富前台源数据系统的基础数据，持续加大数据积累与整合的广度和深度，建设统一的数据仓库平台，满足前台营销、统计分析、决策支持、风险管理和新资本协议实施等多种需求，持续提升对数据的挖掘、分析与深度运用能力。
（3）在建立上述配套支撑体系的基础上，还需要实现各系统间的互联互通，相互协同与验证，提供数据统一、形式多样的数据服务。
那么企业如何建立数据资产管理系统？
亿信数据治理管理平台 — 睿治，从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全，为企业提供全面的解决方案，打通数据治理全流程。
数据治理全栈解决方案：
数据资产管理
数据资产服务可以帮助我们更好的支撑各种数据的应用，丰富的服务接口拓展，支撑数据资产的多渠道应用，如数据共享、决策支持等，最终实现数据资产价值最大化。
