分析关键业务的数据质量
在确定了企业内部影响业务的关键数据指标后，数据治理团队还需要了解企业内支持关键业务流程的系统及程序的数据质量。
在梳理过程中，数据治理团队可以采用数据分析工具预测数据分析模型，在较短时间内了解数据质量。也可以创建针对数据存储库运行的脚本，解决跨应用数据分析需求。
创建数据自动化管理调控体系
在数字经济时代，众多企业纷纷举起数字化转型的大旗，但大多数企业的数据体系都无法帮其实现数字化转型。 gendan5.com/zs/diniw.html
数据治理团队应建立自动化管理体系，把关数据治理到数据应用的整个流程，在绩效考核、分析决策、基础数据质量之间建立明确的自动化反馈机制，以业务结果反馈数据治理效果。
整理业务规则，统一数据定义
在企业数字化转型过程中，对数据的共同理解与解释至关重要。数据质量问题通常是指同一数据集被解释为不同事物，或者不同数据集被解释为相同事物。
无论是业务还是技术元数据，根据业务属性明确数据定义对于提高数据质量相当重要。企业可令数据治理团队运用一定的数据管理应用程序完成业务规则的梳理和数据定义的统一。
确认影响业务的关键数据指标
在商业场景中，业务需求、业务流程、业务绩效等是关键数据指标。为了衡量一款产品及服务是否能够满足市场需求，必须采用一定的企业绩效指标。不完整、不准确的数据可能导致客户投诉。因此，客户流失率、 KPI等数据指标的梳理及确定至关重要。
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