數據治理是一個系統工程，是一個從上至下指導，從下而上推進的工作。因此，在指導方面必須得到大家的共識，要有一個強有力的組織、合理的章程、明確的流程、健壯的系統，這樣才能使數據治理工作得到有效的保障。下面小編為大家介紹下數據整理成功的六大要素：
要素四：流程管理
流程管理包括流程目標、流程任務、流程分級。根據數據治理的內容，建立相應的流程，且遵循本單位數據治理的規章制度。實際操作中可結合所使用的數據治理工具，與數據治理工具供應商協商，建立符合的流程管理。

要素五：技術應用
技術應用包括支撐核心領域的工具和平臺，例如數據質量管理系統、元數據管理系統等。他們是數據治理能夠順利開展的技術保障。只有建立豐富的數據治理工具和平臺，才能從各個領域有效的進行數據的管理和治理，才能有效提高銀行的數據價值。
1、數據資產管理系統，統一管理全行的數據資產，包括元數據、數據模型、數據標準，以及其他重要的數據資產，并提供可視化的數據查詢和展示功能，支持通過功能嵌入等方式實現數據資產的快速與便捷查詢。
2、數據質量管理系統，落實數據質量問題的治理工作，實現數據質量問題的發現、跟蹤、治理、評價的全流程閉環管理。搭建數據生命周期管理平臺，落實數據生命周期管理機制。
3、不斷豐富豐富前臺源系統的基礎數據，持續加大數據積累和整合的廣度深度，建設統一的數據倉庫平臺，滿足前臺營銷、統計分析、決策支持、風險管理和新資本協議等多種需求，持續提升對數據的挖掘、分析與深度應用能力。
4、在建立上述配套支撐系統的基礎上，還需要實現各系統間的互聯互通，相互協同與驗證，提供數據統一、形式多樣的數據服務。
 
要素六：成熟度模型
CMMI協會在2014年發布了數據管理能力成熟度模型Data Management Maturity（DMM），可以用來評估和提升企業的數據管理水平，幫助企業跨越業務與IT之間的鴻溝。DMM模型可以幫助企業在管理數據資產上達成共識。它包括了5個連續能力和25個提升的過程域，可以反映所有數據管理的內容，可以促進企業建立自己的數據管理成熟度路線圖。
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