大数据数据治理流程一般包括以下步骤：

1. 数据收集和分析：收集数据，并将其转换为可分析的格式，以便对数据进行分析。

2. 数据质量评估：在数据收集和分析完成后，需要对数据进行质量评估，以识别数据质量问题和错误。质量评估可以通过数据清洗、去重、格式化等方法进行。在进行数据质量评估时，需要制定相应的指标和标准，以便识别和纠正数据质量问题。

3. 数据分类和归档：根据数据的特性和用途，将数据进行分类和归档。例如，可以按照数据类型、数据来源、数据格式等进行分类和归档。这些分类和归档的工作可以为数据的后续分析和挖掘提供便利。

4. 数据安全和隐私保护：大数据中包含大量的敏感信息，如个人身份信息和商业机密等。因此，在进行大数据数据治理时，需要考虑到数据的安全和隐私保护问题。可以采用加密、脱敏、权限控制等方法进行数据安全和隐私保护。

5. 数据可视化和报表：将数据进行可视化和报表化，可以更加直观地展示数据分析结果。这些报表和图表可以帮助业务人员更好地理解数据分析结果，从而更好地制定业务决策。

6. 数据监控和维护：在数据治理的过程中，需要对数据进行监控和维护。可以通过制定相应的数据监控指标和报警机制，及时发现和纠正数据质量问题和数据安全问题。

综上所述，大数据数据治理是一个复杂的过程，需要涉及到数据收集、数据清洗、数据分类、数据安全和隐私保护、数据可视化和报表以及数据监控和维护等多个方面。通过制定合理的数据治理方案和流程，可以更好地管理和利用大数据，提高企业的业务效率和竞争力。