數據生產規范性治理是對數據生產過程進行管理和控制的過程，以確保數據的質量、安全性和有效利用。以下是一些關鍵方面，可以介紹數據生產規范性治理：

1、數據規劃：在數據生產開始之前，需要進行數據規劃。數據規劃包括確定數據的目標、范圍、格式、質量標準、安全要求等，以及制定相應的計劃和時間表。

2、數據采集：數據采集是數據生產的重要環節。需要制定合理的數據采集計劃和流程，明確采集的數據種類、來源和方式，并確保數據的真實性和準確性。

3、數據清洗：數據清洗是提高數據質量的關鍵環節。需要制定數據清洗規則和流程，包括數據去重、錯誤值處理、缺失值填充等，以確保數據的完整性和準確性。

4、數據存儲：數據存儲是數據治理的重要環節。需要選擇合適的存儲介質和架構，制定合理的存儲策略和管理制度，確保數據的可訪問性、可維護性和安全性。

5、數據共享：數據共享是提高數據利用效率的關鍵環節。需要建立數據共享平臺和機制，明確共享的范圍、方式和標準，以及制定相應的管理和考核制度，確保數據的流通和利用效率。

6、數據安全：數據安全是數據治理的核心問題之一。需要建立完善的數據安全管理制度和技術手段，包括數據加密、訪問控制、備份恢復等，確保數據的保密性、完整性和可用性。

7、數據質量管理：數據質量管理是數據治理的核心問題之一。需要制定合理的數據質量標準和評估機制，以及相應的糾正措施和管理制度，確保數據的準確性和可信度。

總之，數據生產規范性治理需要從多個方面入手，包括數據規劃、采集、清洗、存儲、共享、安全和質量管理等方面。通過科學的數據生產規范性治理，可以提高數據的利用效率和價值，為企業和社會的發展提供更好的支持。