企业开展数据治理过程，有哪些技术原则可供指导数据治理工作?本文给出了十二条技术原则建议，供大家参考。

原则一：可视化管理企业资产

比如，通过使用仪表板展示企业的数据资产情况，包括数据来源、存储位置、数据质量等，方便呢管理者快速了解和监控数据资产状态。又比如，利用数据目录工具可视化展示不同数据集的结构和关系，帮助用户理解和发现数据资源。

原则二：自动获取数据信息

利用自动化工具和流程，从各种来源获取数据。比如，设立定时任务，自动从各个业务系统和数据库中提取数据，并将其加载到数据仓库或数据湖中。

原则三：大数据服务智能化

将大数据服务(如存储、处理、分析等)智能化，以提高效率，支持更高级的数据治理需求。

原则四：数据管理能力服务化

将数据管理能力以服务的形式提供，使其更易于部署和维护。比如，提供数据质量管理平台，让用户可以通过自助服务的方式进行数据质量评估、数据清洗等操作。

原则五：从需求开始控制数据质量

从需求开始，就要制定相应的数据质量控制策略和流程，确保数据符合预期的质量标准。比如，对业务部门提出需求开始，就要制定相应的数据质量标准和指标。

原则六：在集成点检查数据质量

在数据集成的关键节点上检查数据质量，及时发现和解决数据质量问题。

原则七：持续积累检核规则

持续积累并更新数据质量检核规则，以适应不断变化的数据环境和需求。比如，在数据集成的关键节点(如ETL过程中)设置数据质量检查点，对数据进行质量评估和验证，及时发现和解决数据质量问题。

原则八：自动化质量评分

利用自动化工具和算法，对数据质量进行评分和监控，及时发现和处理质量异常。比如，基于预先设定的数据质量规则和指标，自动对数据进行质量评分，并生成质量报告和警告信息。甚至可以基于数据质量评分结果反馈，自动触发数据质量改进流程，对数据进行修复等。

原则九：管理核心数据定义

管理好核心数据的定义，确保不同系统和业务部门对核心数据的理解、使用一致。

原则十：为数据标准添加技术属性

为数据标准添加技术属性，使其更容易实施和管理，并支持数据治理的自动化流程。

原则十一：识别与管理业务语义

识别和管理业务术语和语义，确保不同业务部门之间的数据交换和理解一致性。

原则十二：关联业务语义与技术

将业务语义与技术实现相互关联，确保业务需求和技术实现之间的有效对应和沟通。