数据治理的核心在于扩展数据的广度和深度。围绕业务场景，采用尽可能丰富地手段对数据进行汇聚，采用尽可能开放的思想对数据维度进行关联，采用尽可能科学的方法对数据对象属性价值进行挖掘。
数据治理的广度强调一个“全”字。主要依托数据来源和手段的选择，从应急行业数字化转型的目标出发，梳理出四个层面。数据治理的第一个层面是对承受载、隐患、减灾资源能力、历史灾情的普查和调查所产生结果数据的批量或实时汇聚。包括以灾害风险普查成果。数据治理的第二个层面是打通部门数据壁垒，通过对平行部门获取高清影像数据、房屋和地面高程数据、路网水系、排水管网、市政设施等地理空间数据形成灾害风险数据底图，通过对接气象、水利、环保、地灾等灾种部门实时感知数据、灾情数据、区划数据形成致灾因子数据环境。数据治理的第三个层面是以业务应用为导向的数据调查和实时更新。建立地方灾害防和救援场景相关的承灾体、重点隐患、防灾减灾能力数据实时更新机制，实现数据反哺业务推动业务深化的目的。数据治理的第四个层面是平台内部业务串联所产生的业务数据沉淀。通过业务流转，将核心业务对象，如风险、预警、事件等业务主体以及相关的业务数据保存下来，形成业务沉淀下的数据智能分析基础。
