基于DGI框架的核心逻辑和搜索结果中的实践案例，以下是最精简的5步实施路径推荐：

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1. 明确治理目标与范围（Why & What）

聚焦核心问题：优先选择1-2个业务痛点（如数据质量低下、主数据混乱、合规风险）作为切入点，制定可量化目标（例如：数据错误率降低30%）。

• 定义数据域：识别关键数据域（如客户、订单、财务），明确需治理的数据元素及其关联的业务流程。

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2. 搭建轻量化治理组织（Who）

成立核心团队：设立“数据治理办公室”作为协调中心，成员包括业务部门代表（如市场部数据负责人）和IT技术专家，避免过度复杂的层级。

• 分配角色职责：明确三类关键角色：
  • 数据所有者（业务侧）：定义数据规则与质量标准；
  • 数据管理员（技术侧）：执行数据清洗、监控；
  • 决策委员会（高层）：审批治理策略及资源分配。

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3. 制定最小可行规则（What & How）

简化数据标准：仅对关键数据元素（如客户ID、交易金额）定义统一格式和校验规则，其他字段允许敏捷迭代。

• 设计自动化控制：通过工具实现核心检查点（如数据完整性校验、异常值报警），减少人工干预。

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4. 实施快速迭代流程（How）

试点验证：选择单一业务线（如销售部门）进行3个月试点，快速验证规则有效性并调整。

• 工具赋能：采用低代码/可视化工具（如阿里云DataWorks、亿信华辰睿治平台）支持数据清洗、元数据管理等高频场景，降低技术门槛。

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5. 建立持续优化机制（When）

指标驱动：监控3-5个核心KPI（如数据修复响应时间、主数据一致性比率），按月复盘改进。

• 闭环沟通：通过定期简报（周报/月报）向高层汇报成果，同步向业务部门反馈治理收益（如效率提升、成本节省），强化参与动力。

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关键实践原则

敏捷优先：避免一次性覆盖所有数据域，采用“小步快跑”模式（参考中的“快速获胜”原则）。

• 工具整合：选择兼容现有技术栈的治理工具（如支持API对接的元数据管理系统）。
• 合规嵌入：将安全与合规要求（如GDPR、等保2.0）直接写入数据规则，避免后期二次治理。