企业如何进行数据治理，会采用不同的方法和路径。
总体而言，第一步对企业数据进行归集和标准化。
信息化领域有一个说法就是“垃圾进，垃圾出”，意指用脏乱的数据做样本，产生的研究成果也是毫无价值的。数据的污染可能发生在数据产生、采集、传输、流转、加工、存储、提取、交换等各个环节，因此要保证数据治理目标的实现，就必须对数据进行全流程的管控，要在数据标准、数据质量、数据文件交换、元数据、数据生命周期、主辅数据源、数据安全、数据责任等方面形成统一的数据治理规范。
第二步就是数据模型管理和标签梳理。
除此之外，数据标签是对数据实体特征的符号表示，每一个数据标签都是我们认识、观察和描述数据实体的一个角度。因此内部统一标签也至关重要。商品标签包含了条码、规格、口味、图片、包装等信息。顾客标签包括性别、年龄、地区、兴趣爱好、产品偏好、购买力、忠诚度等等。
在实际的数据治理中，数据资源目录、数据分类、数据标签是相互配合、相辅相成的。建立良好的数据资源目录的第一步就是明确数据资源的分类，根据数据分类去组织资源、编目，之后是为数据资源打上数据标签，让数据资源更贴近用户、更容易管理，以便充分发挥出数据的价值。
第三步是企业算法和人工智能应用。
在对企业数据进行归集和标准化，并对数据模型进行管控和标签梳理之后，就可以对数据进行管理，并辅之以相应算法和人工智能，在具体业务场景应用。
以数据模型管理为例：人工智能可以帮助企业实现经验模型与计算机模型的完美融合，构建商品和会员的知识图谱。
以元数据管理为例：人工智能实现对非结构化数据的采集和关键信息的提取，并实现元数据的维护和整理。
再以主数据管理为例：主数据是企业核心业务实体的数据，是在整个价值链上被重复、共享应用与多个业务流程的，并与各个业务部门与各个系统之间共享的基础数据。在复杂数据主数据系统中，机器学习，自然语言处理等人工智能技术可以帮助定义和维护数据匹配规则，以及确定与主数据相关的记录，建立交叉引用等规则。
新基建在某种程度上已经成为国家战略，可以预见，未来几年，全国零售业将迎来一次数字化建设的高潮，借助零售新基建的落地，我们期待业内零售企业快速提升数据管理和应用能力，让中国的零售行业变成一个高效的行业，更好的为消费者服务。
睿治是全国唯一实现了数据治理场景全覆盖的突破性产品，元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等九大核心模块，以创新的方式保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，全面为客户量身打造符合自身特征的数据治理体系，实现数据资产管理和数据价值的挖掘。通过“平台化、可视化、智能化”的方式提升企业数据治理工作效率，真正降低成本。
睿治在产品功能方面，针对不同客户场景，研发了多种特色功能：
元数据管理：实现了多种源头全自动化元数据采集、字段级元数据分析、数据关系自动解析，并通过全局数据地图，系统关系一目了然；
数据标准管理：可以对标准属性灵活配置、规范标准管理流程、标准落地智能映射、定时自动落地评估、多维度统计监控等保证标准的有效落地；
数据质量管理：内置十多种成熟规则、质量问题智能探查、质量报告自动生成、整改流程自主定义，再配以绩效考核体系，帮助构建质量闭环；
数据集成管理：实现可视化数据建模，并内置150+数据加工组件，这些组件均为自行开发，全面提升数据集成的效率；
主数据管理：实现主数据智能识别、精准匹配、多种更新策略实现主数据高效获取与分发，保证企业用到真正统一的、准确的黄金数据；
数据交换管理：可以对接多种异构系统，其中就包括不少国产数据库，并可自定义多种调度场景，满足各类数据传输处理的需要；
数据资产管理：可以针对不同视角进行资产编目，智能目录活化更新技术，一键实现资产共享，将数据资产的价值最大化释放；
数据安全管理：可以对敏感数据进行分级管理、智能识别、访问行为监控，并对重要数据快速脱敏、加密，全方位保障数据安全；
数据生命周期：可以根据数据价值，自定义归档、销毁策略，自动进行归档任务执行，有效的提升数据管理效能。
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