数据治理的规划是一个系统且复杂的过程，以下是详细步骤：

1、明确目标与范围

确定业务目标：依据企业战略和业务需求，确定数据治理要达成的具体目标，如提高数据质量以增强决策准确性、确保数据安全合规以降低风险、促进数据共享与流通以提升业务协同效率等。

界定数据范围：明确数据治理涵盖的数据领域，包括核心业务数据、交易数据、日志数据等，以及是全企业范围还是特定部门或业务线的数据治理。

2、评估现状

梳理管理流程：对现有数据管理流程进行梳理，包括数据的产生、采集、存储、处理、传输和使用等环节，了解各环节的流动情况及存在的问题，如数据冗余、不一致、质量低下等。

分析技术架构：分析现有的数据技术架构，包括数据库系统、数据仓库、数据湖等存储设施，以及 ETL 工具、数据处理引擎等技术组件，评估其对数据治理的支持能力和潜在的改进空间。

审视组织与人员：确定与数据相关的部门职责与分工是否清晰，人员是否具备数据治理所需的技能与知识，如数据管理、数据分析、数据安全等方面的能力。

3、制定框架与策略

构建治理框架：建立数据治理的组织架构，如设立数据治理委员会、数据管理员等角色;制定数据治理的流程，如数据质量监控流程、数据标准制定流程、数据安全管理流程等;搭建数据治理的技术支撑体系，如选择合适的数据治理工具并进行集成;建立数据的绩效评估机制，以衡量数据治理的效果。

制定治理策略：确定数据质量策略，明确数据质量的衡量标准与提升目标;制定数据安全策略，包括数据访问权限、加密要求、数据备份与恢复策略等;规定数据标准策略，确定数据格式、编码规则、数据字典等标准的制定与维护原则。

4、规划项目与路线图

分解治理项目：将数据治理工作分解为具体的项目，如数据质量提升项目、数据安全加固项目、数据标准建设项目等，明确每个项目的目标、范围、交付成果、时间节点和责任人。

制定实施路线图：确定各个项目的先后顺序和依赖关系，合理安排资源与时间，确保数据治理工作有序推进。例如，先进行数据标准建设，为数据质量提升和数据安全管理奠定基础;再开展数据质量提升项目，最后实施数据安全加固项目等。

5、建立组织与团队

成立治理委员会：由企业高层领导、业务部门负责人和数据管理专家组成，负责制定数据治理的战略方向、决策重大事项、协调跨部门的数据治理工作以及监督数据治理的实施效果。

设立数据管理员角色：可分为业务数据管理员和技术数据管理员，明确其职责与权限，包括数据的定义、收集、维护、监控以及与其他部门的沟通协调等工作。

6、实施与监控

执行治理计划：按照制定的计划和项目路线图，有序推进各项数据治理任务的实施，确保数据标准的制定与执行、数据质量的提升、数据安全的保障以及数据共享与协作的实现。

监控与评估：建立监控机制，定期对数据治理的进展情况进行跟踪和评估，及时发现问题并采取措施加以解决。同时，根据评估结果对数据治理策略和计划进行调整和优化，确保数据治理工作始终符合企业的需求和目标。

综上所述，通过以上六个步骤的详细规划和实施，企业可以建立起一个全面、系统的数据治理体系，确保数据资产的有效管理和价值最大化。这不仅有助于提升企业的运营效率和竞争力，还能为企业的长远发展奠定坚实的基础。