提高数据质量的首要任务是定义一套标准化的数据规范，对具体数据项的定义、口径、格式、取值、单位等进行规范说明，形成对该数据项的具体质量要求。依托这套规范作为衡量和提高数据质量的标尺，可在数据采集、加工和应用的各环节对关键数据项进行预防性或监测性的核检。
自动化数据采集也可以提高数据的实时性和准确性。数据验证与审核：对收集到的数据进行验证和审核，确保数据的准确性和合法性。可以采用双重数据输入、逻辑检查等方法进行验证。培训与教育：对数据采集人员进行培训，提高他们的数据意识和质量意识。培训内容可以包括数据收集规范、错误识别和纠正等。
人工审校与系统审校相结合，不仅速度快，大大减少盲点出现的机率，如数量不匹配、条码号重复、漏验必备字段等，这是保证数据质量、减少审校所用时间不可或缺的一部分。（四）馆藏书目数据维护制度化 采编在源头上进行质量控制，即时发现及时修改。
加大统计执法力度，确保统计数据的准确性。对于那些严重的造假行为，绝对不能姑息，一旦发现，要严惩，情节严重的还要追究刑事责任，只有加大该项工作的执法力度，才能够让相关的统计工作人员认识到违法杜撰的严重性。
所以，要提高统计数据质量，核心是建设一支高素质的企业统计队伍。建设途径有两个方面：一是改良，对现有统计人员进行科学的综合性培训，提高素质适应新时代要求；二是革新，剔除现有不合格统计人员，聘用高素质、高学历统计人才。何谓高素质统计人才？首先，应有良好的职业道德。
数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。
从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
数据治理包括“理”“采”“存”“管”“用”五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。 数据资源梳理是从业务视角梳理组织的数据资源环境和数据资源清单，包括组织机构、业务事项、信息系统以及数据库、网页、文件和API接口形式存在的数据项资源。
目标：企业实施数据治理的第一步，就是要明确数据治理的目标，理清数据治理的关键点。 技术工具：实地调研、高层访谈、组织架构图。
数据治理的主要流程可以概括为四个阶段：梳理、采集、存储和管理应用。以下是每个阶段的详细描述： 梳理：规划数据资源，跨部门协作 企业每天产生的数据量巨大，需要明确采集哪些数据、数据存储的位置和方式。
1、数据治理包括“理”“采”“存”“管”“用”五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。 数据资源梳理是从业务视角梳理组织的数据资源环境和数据资源清单，包括组织机构、业务事项、信息系统以及数据库、网页、文件和API接口形式存在的数据项资源。
2、从技术实施角度看，主要包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
3、应用牵引法是另一种有效的数据治理方法。通过构建实际应用场景，反向要求数据质量供给，从而推动数据治理体系的建设。然而，这种方法可能会导致片面、局部的数据治理成果。 标准先行法 标准先行法是一种较少见的数据治理方法。在信息化建设初期，就将数据标准与业务系统绑定，从而实现数据治理的简化。
4、数据管理体系设计：建立企业的数据治理要素体系和组织架构等。 数据标准体系设计：确保数据的使用和交换具有一致性和准确性。 数据分布设计：明确数据的存储位置，以及在系统之间的关联方式。 数据整合设计：明确信息技术和基础架构如何满足业务需求。 执行数据清洗：纠正数据文件中可识别的错误。
数据治理包括两大体系：数据管理体系和数据治理体系。这两个体系相互配合，共同确保组织对数据的有效管理和合规性。
数据治理包括哪几个方面如下：元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力。数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性。
数据治理的初步步骤是从业务角度清晰组织的数据资源环境和数据资源清单，包括组织结构、业务事项、信息系统以及以数据库、网页、文件和API接口形式存在的数据项资源。这一步骤的输出物是各类详细的数据资源清单。
数据治理包括以下几个方面：数据集中存储与管理：为降低数据治理的难度、成本和复杂度，通过建立数据集中管理的制度减少数据复制和分散存储，提高数据的集中度和集成度。
其实每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究治理，目前总结的数据治理领域包括但不限于以下内容：数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全以及数据共享服务。
数据治理是识别、管理和解决几种不同类型数据相关问题的手段，包括数据质量问题、数据命名和定义冲突、数据安全等问题。