更新时间：2024-05-17 GMT+08:00
数据治理实施方法论
数据治理实施方法论按照数据治理成熟度评估->评估现状、确定目标、分析差距->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。
图1 数据治理实施方法论
这也遵循了PDCA（Plan-Do-Check-Action）循环的科学程序，同时结合数据治理工作的特点设计了两个层面的度量评估：
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度量评估工具 |
度量评估对象 |
度量评估方法 |
度量评估频次 |
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数据治理成熟度评估 |
企业整体 |
调查问卷 |
年度 |
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数据治理评分卡 |
各业务及IT部门 |
数据治理工作组与各业务及IT部门共同打分 |
季度 |
两个层面的数据治理度量评估工具
通过年度的整体数据治理成熟度评估，了解各维度数据治理现状，并制定可操作性目标，分析差距，制定切实可行的计划，在推进落实计划的过程中，利用季度性实施的数据治理评分卡，针对性地监测度量各业务/IT部门的数据治理情况，持续推进各部门的数据治理水平提升，进而提高整体数据治理成熟度。
年度进行的整体数据治理成熟度评估，可以结合主观及客观调查度量，综合反映企业当前数据治理成熟度水平，帮助制定切实可行的数据治理整体目标。季度性实施的数据治理评分卡是一个重要的工具手段，从一些关键核心维度进行季度性迭代评分，持续促进所有部门数据治理工作的落实提升。
父主题： 数据治理度量评估体系
