數據治理是一項需要長期被關注的復雜工程，這項工程通過建立一個滿足企業需求的數據決策體系，在數據資產管理過程中行使權力、管控和決策等活動，并涉及到組織、流程、管理制度和技術體系等多個方面。一般而言，數據治理的治理內容主要包括下面幾個部分：

1. 標準問題：當公司業務部門比較多的時候，各業務部門、開發團隊的數據標準不一致，數據打通和整合過程中都會出現很多問題。

2. 質量問題：這是最重要的問題，很多公司的數據部門啟動數據治理的大背景就是數據質量存在問題，比如數倉的及時性、準確性、規范性，以及數據應用指標的邏輯一致性問題等。

3. 效率問題：在數據開發和數據管理過程中都會遇到一些影響效率的問題，包括數據研發效率，數據使用效率，很多時候是靠“盲目”地堆人力在做。

4. 成本問題：互聯網行業數據膨脹速度非常快，大型互聯網公司在大數據基礎設施上的成本投入占比非常高，而且隨著數據量的增加，成本也將繼續攀升。

5. 安全問題：業務部門特別關注用戶數據，一旦泄露，對業務的影響非常之大，甚至能左右整個業務的生死。