企业数据治理方法包括

企业数据治理方法包括：数据标准化、数据分类、数据存储、数据安全、数据质量、数据生命周期管理、数据合规性以及数据价值挖掘。

数据标准化

数据标准化是企业数据治理的基础，它包括数据格式标准化、数据定义标准化、数据命名标准化等。数据标准化可以提高数据的准确性、一致性和可用性，降低数据处理和分析的难度，提高数据的价值。

数据分类

数据分类是指根据数据的性质、用途和价值等因素，将数据分为不同的类别。数据分类可以帮助企业更好地管理和利用数据，提高数据的安全性和合规性，降低数据的风险。

数据存储

数据存储是指将数据保存在计算机或其他存储设备中，以备后续使用。数据存储需要考虑数据的容量、速度、安全性和可靠性等因素，选择合适的存储方式和设备。

数据安全

数据安全是指保护数据免受未经授权的访问、使用、泄露、损坏或丢失的措施。数据安全需要考虑数据的保密性、完整性、可用性和抗攻击性等因素，采取合适的安全措施。

数据质量

数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性等方面的特征。数据质量需要考虑数据的来源、处理和使用过程，以及数据的合规性和安全性等因素，提高数据的质量和价值。

数据生命周期管理

数据生命周期管理是指从数据的创建到销毁的整个过程中，对数据进行规划、控制和管理。数据生命周期管理需要考虑数据的价值、用途、存储和处理方式等因素，确保数据的合规性、安全性和可用性。

数据合规性

数据合规性是指数据的管理和利用符合相关法律法规、政策和标准等要求。数据合规性需要考虑数据的内容、用途、处理和存储方式等因素，确保数据的合法性、合规性和安全性。

数据价值挖掘

数据价值挖掘是指通过数据分析和挖掘技术，发现数据中的有价值的信息和知识。数据价值挖掘需要考虑数据的质量、数量和多样性等因素，选择合适的数据分析和挖掘方法，提高数据的价值和效益。

企业数据治理方法包括数据标准化、数据分类、数据存储、数据安全、数据质量、数据生命周期管理、数据合规性和数据价值挖掘等八个方面，这些方法相互关联、相互支持，共同保证了企业数据的质量、安全和价值。