以下是正确治理数据的十个关键步骤：
1. 整理业务规则，统一数据定义
对于企业的不同业务系统和管理系统，根据业务属性明确数据定义，以提高数据质量。企业需要通过梳理各部门和系统的业务规则，定义公司内部数据对象的标准，统一数据访问方式和机制，以提高数据质量。此外，在整理业务规则时，还需要关注数据的来源和输入格式，确保数据源可靠、格式统一。
2. 跟踪外部数据来源
在数字化转型过程中，第三方数据是构成分析解决方案的重要元素之一。因此，企业需要建立可行模式以保证外部数据的正确性，如与第三方数据供应商建立长期稳定的合作关系，并逐步建立数据交换和共享机制。
3. 确认影响业务的关键数据指标
企业需要明确自己的关键数据指标，根据业务需求对数据进行有针对性的治理。通常情况下，企业的关键指标包括客户流失率、市场份额、营销成本等方面的数据指标。
4. 分析关键业务的数据质量
通过建立数据分析模型，对企业内部支持关键业务流程的系统及程序的数据质量进行分析，从而预测未来的数据质量。除此之外，企业还可以通过数据采集和处理工具对数据进行分析、处理、清洗等操作，以提高其数据质量。
5. 创建数据自动化管理调控体系
建立自动化管理体系，把关数据治理到数据应用的整个流程，在绩效考核、分析决策和基础数据质量之间建立明确的自动化反馈机制，以业务结果反馈数据治理效果。
6. 检测数据质量对业务的影响程度
企业需要通过业务影响程度测量数据质量，帮助企业筛查无价值数据，并定期评估数据质量对业务结果的影响。此外，随着市场需求和新业务场景的出现，企业需要及时作出调整和改进。
7. 听取、沟通业务需求，有针对性地治理数据
企业需要认真听取业务部门对数据的需求，借助有效的沟通手段，形成行动计划，探索数据内部潜在问题，为分析决策提供支撑。在沟通过程中，企业需要重视用户反馈，并通过持续改进，不断优化自身的数据治理效果。
8. 创建数据质量动态感知台监控数据治理进程
企业需要创建数据质量动态感知台，根据KPI和关键业务操作流程进行数据质量的绩效评估，帮助企业管理数据风险，并创造更多降低运营成本的机会。在实际操作中，企业也应注重数据质量的动态监测和控制，并及时发现和解决问题。
9. 建立学习-分享-培训机制
企业需要建立一套学习-分享-培训机制，鼓励团队成员将发现的数据问题及时共享给其他成员，一起讨论数据治理的解决措施，帮助团队成员提升自身能力。此外，企业还应注重团队成员的技能培训和专业知识传承，持续提升团队的整体水平和创新能力。
10. 避免“IT怪圈”
避免因数据治理不彻底进入IT怪圈的循环，应该打通企业的内外部数据，实现业务部门对数据的随时响应，提高数据应用的效率。企业还应优化组织结构，建立协同沟通机制，促进企业内外部数据的有效流通和共享，以推动数字化转型的顺利进行。
以上十个步骤能够降低数据管理成本，规避数据应用的法律风险，降低产品维护及开发成本，提高企业的数字化转型效率和竞争力。
