数据治理的关键步骤包括梳理业务以确定目标、统筹规划准备、制定实施方案以及反馈改进促进优化。数据治理并非一蹴而就的简单任务，而是一个系统工程，需要有策略地逐步推进，以下是详细的步骤和注意事项：

1、 梳理业务找目标

分析业务问题：企业应该从梳理业务开始，找到企业的核心业务诉求。数据治理的目标应围绕真实的业务目标开展，而不是单纯分析数据问题。

定义治理目标范围：建立数据标准、提升数据质量只是手段而非终极目标。因此，要明确数据治理的目标是通过数据赋能业务，让数据在业务中发挥价值。

2、统筹规划，做准备

评估现状：评估数据治理的资源、环境和人员能力现状，分析与数据治理目标的差距。这为制定数据治理方案提供了直接依据。

摸排数据资产：了解企业的数据分布、数据质量、数据管理现状及数据应用需求，确定数据治理项目的目标和范围。

调研内部需求：特别是核心业务部门的具体工作流程和数据需求。

3、制定方案，去实施

构建组织架构：结合企业现状，以数据治理目标为导向，构建适应的组织架构和团队。

划分责权利：确保每个参与者都清楚自己的责任和权利，具体实施方案并建立必要的管理制度。

完善信息数据化：整合内外部数据，进行清洗、转换、分析、服务和应用。

制定统一标准：包括数据标准、质量规则和安全指标，以提升数据质量和控制数据安全。

4、反馈改进，促优化

持续评估：不断收集问题反馈，指导数据治理方案的改进。

优化策略流程：形成一个“实施—反馈—改进”的健康闭环，促进数据管理体系和数据价值体系的完善。

融入企业文化：将数据治理变成企业的一种机制、文化和习惯。

综上所述，找准数据治理的目标并制定科学的实施计划是关键。在此过程中，专业数据治理人员的参与尤为重要，他们能够更顺利、更有效地推进工作，但当前专业的数据人才相对缺乏，这也提醒企业在人才培养和招聘上需下更多功夫。