数据治理是一种数据管理的概念，确保组织能在数据的全生命周期中具有高质量的数据质量能力，并且实现对数据的完全管理，以支持业务的目标。

在字节跳动内部，DataLeap数据平台数据治理团队致力于建立一站式、全链路的数据治理解决方案平台。

在这里面有些关键词：在一些组织、一些公司内部关注的是数据全生命周期，希望它有一个较高的质量，目标则是用来支持业务。

所以数据治理的目标主要由以下几点构成：

第一，最大化数据价值。

第二，管理数据的风险。

第三，降低数据的成本。

数据治理是一个比较大的概念。它包括政策、规则、组织结构、治理过程，以及一些技术的支持。领域包括数据质量、数据成本、数据可用性以及数据安全等方面。

在字节跳动内部，作为统一的数据治理平台方，我们的目标是：“建立一站式、全链路的数据治理解决方案平台”，DataLeap治理平台肩负了四个使命：

第一，让数据价值最大化。这里面包括全生命周期数据质量的保障，既要做到高价值，又能实现低成本。

第二，提供全链路解决方案。数据治理在实际过程中会由多个不同角色共同参与，包括了管理者视角和执行者视角。我们希望不同的角色在我们的平台里，都能够运用一些工具、手段来推进治理的执行。

第三，工具和方法论的结合。字节跳动内部数据治理平台的建设是以方法论来引导建设，希望工具能够提供非常完备的治理能力。

第四，提供增强型的治理能力。在系统的能力上可以主动发现一些隐患问题，做一些推荐或者建议的策略来提升治理效率。

因此在整个数据治理的流程中，遵循如下几个步骤：

第一：我有什么？比如我的计算任务，资产的存储，质量的一些规则，SLA的承诺或者一些异常报警，哪些是属于我的。

第二，清晰知晓治理目标。要知道我要去治理什么，从哪些开始下手，哪些资产是有问题的，我的一些规则是否是设置的合理的。

第三，怎么治理。比如在面临一个具体的治理问题，别人是如何治理的，他们是不是有一些相关的经验可以借鉴；在具体的实施过程里，如何去提效治理。

第四，衡量治理效果。也就是我们的治理是否达到了一些目标，或者获得了哪些收益。

最后，总结与复盘。做完了整个治理链路流程之后的总结，如经验总结、问题归纳等等。