数据生产规范性治理是对数据生产过程进行管理和控制的过程，以确保数据的质量、安全性和有效利用。以下是一些关键方面，可以介绍数据生产规范性治理：

1、数据规划：在数据生产开始之前，需要进行数据规划。数据规划包括确定数据的目标、范围、格式、质量标准、安全要求等，以及制定相应的计划和时间表。

2、数据采集：数据采集是数据生产的重要环节。需要制定合理的数据采集计划和流程，明确采集的数据种类、来源和方式，并确保数据的真实性和准确性。

3、数据清洗：数据清洗是提高数据质量的关键环节。需要制定数据清洗规则和流程，包括数据去重、错误值处理、缺失值填充等，以确保数据的完整性和准确性。

4、数据存储：数据存储是数据治理的重要环节。需要选择合适的存储介质和架构，制定合理的存储策略和管理制度，确保数据的可访问性、可维护性和安全性。

5、数据共享：数据共享是提高数据利用效率的关键环节。需要建立数据共享平台和机制，明确共享的范围、方式和标准，以及制定相应的管理和考核制度，确保数据的流通和利用效率。

6、数据安全：数据安全是数据治理的核心问题之一。需要建立完善的数据安全管理制度和技术手段，包括数据加密、访问控制、备份恢复等，确保数据的保密性、完整性和可用性。

7、数据质量管理：数据质量管理是数据治理的核心问题之一。需要制定合理的数据质量标准和评估机制，以及相应的纠正措施和管理制度，确保数据的准确性和可信度。

总之，数据生产规范性治理需要从多个方面入手，包括数据规划、采集、清洗、存储、共享、安全和质量管理等方面。通过科学的数据生产规范性治理，可以提高数据的利用效率和价值，为企业和社会的发展提供更好的支持。