作为制造业的一个重要部门，研发部门的数据治理同样非常重要，以下是几点建议：

制定数据管理策略：研发部门需要制定数据管理的策略、流程和标准，明确数据管理的目标、责任和流程，确保数据的准确性和完整性。

统一数据模型：研发部门数据来源广泛，但也有自己的特定数据类型和模型，因此建议研发部门建立统一的数据模型，制定一套数据字典，确保各团队和项目使用的数据符合标准模型。

数据访问权限管理：设立数据管理人员，制定数据访问权限规则和等级，做到数据访问透明化，最大程度保护企业数据安全。

数据备份和恢复：研发项目的研发数据属于企业重要资产，需要做好数据备份和恢复，而不单单依靠提交的代码版本。

数据清洗和整合：由于涉及到的数据类型/来源较多，需要对数据进行清洗和整理，确保数据的一致性和准确性，同时可通过数据挖掘技术，为未来的分析和决策提供依据。

数据可视化：构建数据可视化和数据分析平台，为管理层提供可视化的数据呈现，更好地了解研发实时进展情况，从而能更好地制定战略和决策。

保护知识产权：研发数据中涉及到的知识产权需要得到保护，应定义并坚持国家相关法律法规、商业秘密的保密原则，以保护研发成果。

总之，研发部门数据治理需要与其他部门协调一致，通过制定策略和标准，确保数据的质量和一致性，提高数据安全性、运用深度数据分析，为企业更好地决策提供有力支持。