数据治理不仅需要完善的保障机制，还需要具体的治理内容，比如如何规范我们的数据，如何管理元数据，每个流程都需要哪些系统或工具。这些问题是数据治理过程之中一些最实际和最复杂的问题。
数据治理分为四个阶段：
第一阶段，梳理企业信息，构建企业数据资产库。首先要明确企业的数据模型和数据关系，形成企业资产的业务视图和技术视图，展示不同的用户视角。
第二阶段，建立管理流程，实施数据标准，提高数据质量。从企业的角度梳理质量问题，并狠抓标准的执行。
第三个阶段是直接为用户提供价值。依托之后两个阶段的建设，这一阶段为用户提供了获取数据的便捷途径。
第四个阶段，为企业提供数据价值。通过各种手段对各种来源的数据进行分析，形成企业知识图谱，体现数据的深层价值。
过这四个阶段的建设，建立起一个以用户为中心、面向整个企业的用户使用的数据质量管控平台，通过用户使用来优化数据质量，既实现了数据治理的目标，又实现了数据价值的最大化。
数据治理计划：
关于数据治理的问题不能在企业的一个部门之内解决。这需要IT和业务部门间的协作，而且必须始终如一地进行协作，以提高数据的可靠性和质量，从而支持关键业务计划并确保法规遵从性。
数据治理不是一个暂时的运动。从银行业务的发展、数据治理意识的形成、数据治理体系的运行来看，都需要一个长效机制来保障。在大数据时代，数据治理之后的银行数据可以发挥更大的作用。
1. 运用大数据挖掘技术分析各种海量信息，发现市场热点和需求，实现产品创新服务。
我们可以将大数据应用到产品的生存周期之中，深入挖掘客户需求，抓住客户痛点，推动产品创新。利用大数据技术，对社交网络信息、在线客户评论、博客、呼叫中心服务订单、用户体验反馈等信息进行深入挖掘和分析，充分了解客户，分析客户情绪，了解客户对产品的想法，了解客户需求以便对现有产品进行及时的调整和创新。事贴近客户的生活场景和使用习惯。
基于大数据的创新产品评价方法，为产品创新提供了数据支撑。通过大数据分析，改变目前以规模和总量为基础的经营评价方法，建立一套以质量和结构为基础的新的评价方法，引导全行真正追求发展的质量和效益。
2. 加强内外部信息的联动，重点利用外部信息提高银行的风险防控能力。
进一步加强与税务、海关、法院、电力部门、水务部门、房地产交易登记中心、环保部门、第三方合作机构的数据互联共享，有效拓宽信息来源渠道，深度挖掘整合系统上下客户信息、关联度、交易行为、交易习惯、上下游交易对手、资金周转频率等数据信息，，利用大数据技术发现和分析不同数据变量栋的相关性，建立相应的决策模型，提升银行的风险防控能力。
信用风险方面，可以结合外部数据，完善信用风险防范体系，在可视化分析的基础之上，有效防范和控制信用风险的传导。引入大数据理念和技术，统一信用风险模型管理，构建涵盖信用风险培训、模型管理、日常预警、评级、客户资信核查、业务联动管控的信用大数据平台，建立多维度、全方位的缺口爱你预警体系。
在市场风险方面，基于市场信息有效预测市场变化，基于大数据处理技术提高海量金融数据交易定价能力，构建定价估值引擎批量网格计算服务模式，支持海量交易实时定价，有效提升银行风险控制。和定价能力，为金融市场业务的发展提供强有力的支持。
在操作风险方面，依托大数据信息集成优势，能够有效防控操作风险。通过可视化技术，从业务网络数据之中发现和识别风险线索，实现从“风险监控”向“业务监控”模式的转变，提高风险预警能力。加强跨域风险监测模型的研发，通过点到线、线到线、面到面的矩阵关联监测，提前识别风险相互交织的趋势，防止风险传染。
3. 利用大数据技术提升管理水平，优化业务流程，实现精细化经营决策。
在经营决策方面，通过外部数据的补充和整理，拓展了经营分析的外延，从市场和经营环境的角度分析各级机构的发展方向和竞争压力，从而制定更加合理有效的经营策略。同时，大数据可视化技术的应用，可以现复变函数理论分析过程和分析要素向用户的有效传递，增强分析结果的说服力和导向性，为运营商提供有力的信息支持。
在资源分配方面，依托大数据汇集和计算能力，可以提高计算的敏感性和有效性，增强财务预测的可靠性和实效性，为整体资源分配提供更好的信息支持，实现具体的资源配置。动态管理。
在流程改进方面，需要优化业务流程，对事务和日志进行专业挖掘，探索当前业务流程节点的瓶颈，寻求最佳解决方案。例如，通过分析顾客从排队到等待所有交易完成的合理性，提出流程改进方法，提高网点的整体运营效率和顾客体验。
运维方面，基于流数据处理技术，构建准实时应用事务级监控平台，实现对事务操作的实时监控，保障业务稳定高效运行。
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