实施数据治理和数据管控的方法和策略涉及多个层面，包括策略制定、制度建设、责任落实、技术支持、文化培养等。成功的数据治理需要一个全面的框架，以确保数据的质量、安全和合规性。做到这一点，首先要从高层管理层着手，制定出明确的战略方向和目标。高层管理者需要认识到数据的战略重要性，并推动创建一个专注于数据治理的团队。这样，一个针对数据治理的组织结构可以得以形成，从而确保每一项决策都能得到高层支持，同时也能促进数据在各个业务部门间的协调和共享。
不可忽视的是数据治理中需要建立清晰的数据管理政策与标准。这些政策和标准应涵盖数据采集、存储、使用和处理的各个环节。为了确保数据的合法性和合规性，企业应遵循相关的法律法规，并在此基础上制定出具体操作方案。通过明确的数据标准，可以有效降低数据使用过程中的风险，确保数据在增长过程中的一致性和可靠性。同时，还需设立监督机制，对各项政策实施的效果进行定期评估，及时调整和优化数据管理措施。
确保责任落实是数据治理的重要环节。各项数据治理措施必须明确责任人，并将其纳入考核指标。只有当每一个环节都有人负责，才能保证数据的完整性和安全性。在这种情况下，数据治理角色的设置非常关键，比如设立数据治理委员会、数据管理员以及数据维护人员。通过明确角色和职责，每个人都能够清楚地了解到自身在数据治理中的定位，促进团队合作和信息的流通。
在实施数据治理的过程中，技术支持不可或缺。借助先进的数据治理工具和解决方案，如数据质量工具、数据管理平台和数据安全软件，可以提升数据治理的效率与效果。现代技术的应用能够使数据的实时监控、数据质量检测、异常检测等流程更加自动化，减少人工干预带来的风险。引入大数据技术和分析工具，也有助于深入洞察数据背后的价值，从而指导决策和管理。
同时，确保数据治理的长期成功，需要在公司内部培养数据治理文化。如何提升员工的意识，使其理解数据治理对企业的重要性，是一项非常重要的工作。可以通过开展数据治理培训、宣传公司内的数据治理政策和成功案例，创造一个重视数据的环境。员工在意识到数据治理的重要性后，会更积极地参与到数据管理中，也能更好地维护数据的准确性与安全性。
在数据治理的执行过程中，跨部门协作也是一个关键要素。数据治理不仅仅是某一个部门的事情，而是全公司范围内需要共同努力的事业。各个部门之间应建立沟通机制，确保数据共享时不存在障碍。通过跨部门的协作，可以打破信息孤岛，提升数据的利用价值。定期的协作会议和交流会，能有效增强各部门之间的互动，同时讨论和解决数据治理过程中遇到的问题。
数据治理还需要嵌入到企业的日常运营中。这意味着数据治理不是一项单独的工作，而应当与企业的业务运营紧密结合。在制定各项业务策略时，要将数据治理的要求纳入考量，确保所有业务操作都不会违反数据治理的政策。将数据治理与日常业务紧密结合，可以使数据治理更具有可持续性，成为企业文化的一部分，确保长期的合规和运营效率。
评估数据治理效果和数据管控措施的成效是实现持续改进的重要环节。企业应定期对数据治理实施效果进行评估，运用关键绩效指标（KPI）对实施效果进行量化。通过数据分析和反馈，对已有的制度、流程和技术手段进行必要的调整和优化，确保在新的业务需求和市场环境不断变化的情况下，数据治理始终跟得上企业发展的步伐。
在数据治理和数据管控的整个过程中，持续的领导承诺和支持至关重要。管理层需要定期参与数据治理的战略评审和政策修订，以确保在面临新的挑战时，能够有效应对。同时，领导者的支持不仅限于资源的分配，还包括文化层面的引导。通过高层的推动，能够在全公司范围内形成合力，共同推动数据治理的实施。