烟草企业要建立有效的数据治理机制，可以从以下几个方面着手：

一、明确数据治理目标与策略

确定数据治理目标

提升数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为企业决策提供可靠依据。实现数据的标准化管理，统一数据定义、格式和编码规则，促进数据的共享和交换。保障数据安全，防止数据泄露、篡改和滥用，保护企业核心资产。提高数据管理效率，降低数据管理成本，提升企业整体运营效益。

制定数据治理策略

结合企业发展战略和业务需求，制定数据治理的长期规划和短期目标。确定数据治理的优先级，优先治理对企业业务影响较大的数据领域。制定数据治理的实施路线图，明确各阶段的工作任务和时间节点。

二、建立数据治理组织架构

设立数据治理委员会

由企业高层领导担任委员会主任，成员包括各部门负责人和数据专家。数据治理委员会负责制定数据治理政策、审批数据治理计划和预算、监督数据治理工作的执行情况。

明确数据治理职责

数据治理办公室：负责数据治理的日常管理工作，包括制定数据治理制度、流程和标准，组织数据治理培训和宣传，协调各部门的数据治理工作。业务部门：负责本部门数据的采集、录入、维护和使用，确保数据的准确性和完整性。配合数据治理办公室开展数据治理工作，落实数据治理要求。信息技术部门：负责数据平台的建设和维护，提供数据存储、处理和分析技术支持。保障数据安全，防范数据风险。

三、制定数据治理制度与流程

数据治理制度

数据标准管理制度：明确数据标准的制定、发布、修订和执行流程，确保数据的标准化管理。数据质量管理制度：建立数据质量评估指标体系，制定数据质量监测、分析和改进措施，提高数据质量。数据安全管理制度：制定数据安全策略，明确数据访问权限、加密、备份和恢复等安全措施，保障数据安全。数据生命周期管理制度：规范数据的产生、存储、使用、共享和销毁等环节，提高数据管理效率。

数据治理流程

数据需求管理流程：收集业务部门的数据需求，进行需求分析和评估，制定数据采集计划。数据采集流程：按照数据采集计划，从不同数据源采集数据，并进行数据校验和清洗。数据存储流程：选择合适的数据存储方式，建立数据仓库或数据湖，确保数据的安全存储和高效访问。数据使用流程：明确数据的使用权限和审批流程，规范数据的查询、分析和报表生成等操作。数据共享流程：建立数据共享机制，明确数据共享的范围、方式和安全要求，促进数据的共享和交换。

四、加强数据质量管理

建立数据质量评估指标体系

确定数据质量的关键指标，如准确性、完整性、一致性、时效性等。制定数据质量评估方法和标准，定期对数据质量进行评估和监测。

数据质量问题发现与整改

建立数据质量问题发现机制，通过数据校验、数据分析和用户反馈等方式，及时发现数据质量问题。制定数据质量问题整改计划，明确整改责任人和时间节点，确保数据质量问题得到及时解决。

数据质量持续改进

对数据质量问题进行分析和总结，找出问题产生的原因和规律。制定数据质量改进措施，不断完善数据治理制度和流程，提高数据质量。

五、保障数据安全

数据安全策略制定

确定数据安全的目标和原则，制定数据安全策略和规范。明确数据安全的管理职责和权限，建立数据安全管理体系。

数据安全技术措施

采用数据加密、访问控制、身份认证等技术手段，保障数据的保密性、完整性和可用性。建立数据备份和恢复机制，确保数据在遭受破坏或丢失时能够及时恢复。

数据安全管理措施

加强员工数据安全意识培训，制定数据安全管理制度，规范员工的数据使用行为。定期进行数据安全审计，发现和纠正数据安全隐患。

六、推进数据治理文化建设

宣传数据治理理念

通过内部培训、宣传海报、企业内刊等方式，宣传数据治理的重要性和意义，提高员工的数据治理意识。树立数据治理的成功案例，激发员工参与数据治理的积极性和主动性。

培养数据治理人才

开展数据治理培训课程，培养员工的数据治理技能和知识。建立数据治理专家团队，为企业数据治理工作提供技术支持和咨询服务。

建立数据治理激励机制

制定数据治理考核指标，对各部门和员工的数据治理工作进行考核和评价。对数据治理工作表现突出的部门和个人进行表彰和奖励，激励员工积极参与数据治理工作。

总之，烟草企业要建立有效的数据治理机制，需要明确目标与策略、建立组织架构、制定制度与流程、加强质量管理、保障数据安全和推进文化建设等多方面的努力，以实现数据的有效管理和利用，为企业的发展提供有力支持。