拉式策略，面向数据应用，是以提升数据应用过程中的数据准确性为目标的数据治理建设策略。它强调在数据应用的过程中定位和解决问题，以数据应用项目为建设周期。具体而言，拉式策略有三个特点：

1.自上而下：拉式策略通常以指标体系为起点，进行金字塔式自上而下的规划与建设，通过“数据流、业务流、信息流”的过程反向推动数据质量提升；

2.数据整合：它包括多系统的数据整合、拉通、清洗、处理，以及数据仓库建设和ETL 开发过程；

3.数据应用：拉式策略面向数据应用。根据实际业务情况，主要解决数据指标定义标准不清晰、指标计算口径不统一、指标计算口径版本变更、数据不准确、数据上报与数据审核等数据应用场景出现的问题。

推式策略，面向数据全生命周期的管理与控制，是一种体系化的数据治理建设策略。它强调体系化的计划、监督、预防与执行，包括多年计划的数据策略周期。具体而言，推式策略有三个特点：

1.体系化、系统化：推式策略不针对某个单一的、具体的数据应用场景，而是一个全面体系化的治理过程；

2.全生命周期：它贯穿数据全生命周期的管理，例如数据采集、数据质量、数据应用、数据安全、数据分享等多个环节；

3.立体策略：推式策略从数据治理策略（目标、范围、方法和组织 ）开始，通过专业的数据治理团队进行数据治理的规划、实施和监督，通过制定数据管理流程规范从源头业务系统的构建到数据的分发、流转，包括数据安全策略与控制，最终贯穿数据资产管理、分析和挖掘的全生命周期过程。

根据多数企业的实践经验，以数据应用需求为起点的拉式策略有着更短的实施周期和更低的投入成本，是一种更加灵活、更加敏捷的数据治理策略，我们将在下文中着重介绍这种数据治理策略。

以提升数据应用过程中数据准确性为目标的拉式数据治理建设策略主要包括3个流程：

（1）基于指标体系的数据问题洞察：基于数据指标体系，以“数据流、信息流、业务流”的基本逻辑框架，在限定的范围内及时洞察数据质量问题的根源，并逆向推动业务信息化和业务管理的改善和提升；

（2）稳健的数据架构设计：通过数据仓库建模、合理的分层设计、ETL 过程开发等，保障数据模型及架构的稳健性和可扩展性，提高数据使用的准确性；

（3）数据应用审核管控机制：建立面向高层管理的数据指标管控及审核机制，确保数据应用过程中（上报、可视化分析）关键数据必须经过有效审核，提升数据使用质量及数据准确性。