目前，保险公司在数据层面上主要存在数据割裂、数据完整性、数据不够真实不规范三大问题，而正是这些问题，催生了保险行业数据治理概念的出现和流行。
数据对于保险公司的重要意义已经不言而喻，然而面对数据存在的上述种种问题，保险公司到底应该怎样做才能达到辅助支持决策的目的？
实施持续性的数据治理是从浩瀚的问题数据中突围的一条重要也是必要的途径。
1.组织是数据治理得以顺利实施的保障
一个跨领域的组织是数据治理工作得以顺利实施的保证，这一组织最重要的特征就是具有公司高层的授权和包括资深的业务与IT专家。
该机构能够理解公司战略定位并参与战略制定，掌握IT系统建设的决策权，能够将数据战略与业务战略、IT战略紧密结合。
数据问题产生的原因决定了数据治理将涉及到内容广泛的基础性工作，包括：解决“管理隔离，导致IT隔离，导致数据割裂“的问题、监督保险数据模型和业务实务制度的制定、审核各类管理与考核规定对数据的营销。
- 培育企业数据文化是数据治理成果与否的关键
数据治理工作的一项核心任务就是要在公司内培育企业数据文化，数据文化的成功与否主要体现在公司全员对数据的认识上，而培育企业数据文化就是要达成”真实的数据才是公司财富“的共识，形成人人关心数据、尊重数据与自觉维护数据的氛围，这既是数据治理工作的内容，也是能否达成治理目的的关键。
- 管理、保护和整合企业数据是数据治理的目的
数据治理的另一项核心任务是管理保护和整合企业数据，这是数据治理的目的，通常采用的手段包括建章立制和监督、审计、处理与应用等。
建立完善的制度是达成治理目的的基础。
一是约束和要求数据治理工作本身的制度的建设，这是其他制度执行力的保障；
二是信息化建设支持制度的建设，这是解决不同环节政策冲突的保障，目的是保证公司的信息化建设始终以数据为核心，一切架构和设计以及战略规划都围绕着这个核心来进行；
三是数据治理流程制度的建设，如数据修正制度和奖惩制度等，这是解决数据治理过程中所发现问题的依据，也是达成数据治理目的的途径。
严格的执行监督、审计、处理和应用流程是达成治理目的的保障。监督的内容主要包括系统的新建、制度建立和制度执行，通过专家审核制度对可能危害和污染数据的新建系统、新立制度等作出否决，并利用授权对制度执行不力的机构和个人依“法”作出处罚；审计的内容主要包括已建系统、各项数据流、历史数据和新采集数据，针对不同的内容，依据相关制度形成评估报告；处理就是对审计发现的问题采取特定的处理措施。
- 数据治理是IT部门摆脱困境、体现价值的机会
在公司期望数据能够对决策作出有效支持和数据本身存在严重问题的客观事实下，IT部门在数据应用层面处于尴尬境地。
在不能实施完善的数据治理体系的前提下，IT部门主导并负责数据治理，虽说怎样获得高层支持和如何将业务部门纳入数据治理体系都是棘手的问题，但依据数据治理体系，提出治理建议，改进四维、能力、知识和服务模式，变被动为主动，将有利于IT部门缓解在公司数据应用层面所承受的压力，实现自身价值被公司认可的愿望。
人才培养是数据治理的重点
想要把数据治理工作做的更好，企业要么高薪招聘专业的数据治理人才，要么就是从现有人才中挑选适合的进行培养。
目前，国内大多数企业均以DAMA证书（CDGA数据治理工程师/CDGP数据治理专家）作为数据治理技能水平考核标准，持有证书即优先录用，在职数据治理相关人员获得证书也可获得相应的加薪或者其他奖励。
DAMA报考条件
数据治理工程师CDGA：专科及以上学历获得者,致力于从事大数据相关行业；
数据治理专家CDGP：（*先获得CDGA证书才能报考CDGP）
（1）博士学位获得者；
（2）硕士学位获得后，从事IT相关工作1年以上者；
（3）本科毕业后，从事IT相关工作3年以上者；
（4）专科毕业后，从事IT相关工作5年以上者；
