数据治理是一种管理数据的全面方法，其目标是确保数据的高质量、可用性、一致性、安全性和数据符合性。数据治理从发现数据问题开始，这些问题可能包括数据质量问题、数据安全问题、数据隐私问题、数据不一致问题等。

以下是一些步骤来开始数据治理：

1、数据审计

这是发现数据问题的第一步。数据审计可以帮助你了解你的数据的状态，包括数据的质量、安全性、隐私和一致性。

2、数据质量评估

这是评估数据的准确性、完整性、一致性、时效性和唯一性的过程。数据质量评估可以帮助你发现数据中的错误、重复和不一致。

3、数据安全评估

这是评估你的数据是否受到适当保护的过程。数据安全评估可以帮助你发现任何可能的数据泄露或滥用。

4、数据隐私评估

这是评估你的数据是否符合所有适用的隐私法规的过程。数据隐私评估可以帮助你发现任何可能的隐私违规。

5、数据一致性评估

这是评估你的数据是否在所有系统和平台中保持一致的过程。数据一致性评估可以帮助你发现任何可能的数据冲突。

6、制定数据治理策略

一旦你发现了数据问题，你就可以开始制定数据治理策略来解决这些问题。这可能包括改进数据收集和存储过程、实施新的数据安全措施、更新隐私政策等。

7、执行和监控数据治理策略

最后，你需要执行你的数据治理策略，并定期监控其效果。如果策略不起作用，你可能需要回到第一步，再次进行数据审计。

总的来说，数据治理是一个持续的过程，需要定期的审计和评估，以确保数据始终保持在最佳状态。