数据治理中，多数据源取数是一个非常重要的实现环节。多数据源取数是指从多个数据源中获取和整合数据，并且确保数据的一致性、准确性和完整性。

实现多数据源取数的关键在于数据的整合和转换。以下是实现多数据源取数的一些常见方法：

1. 数据仓库：数据仓库是一个集中式的存储系统，它可以从多个数据源中提取、转换和整合数据。数据仓库通常包括数据集成、数据清洗、数据转换和数据加载等过程，确保数据的准确性和一致性。

2. ETL工具：ETL（Extract, Transform and Load）工具是一种将数据从多个来源提取并转换为目标格式的工具。它可以自动执行数据清洗和转换等任务，以确保数据的正确性和完整性。

3. 数据集成平台：数据集成平台是一种数据整合解决方案，它可以从多个数据源中提取数据，然后进行数据转换和整合。数据集成平台还可以在数据抽取过程中实现数据清洗、转换和质量控制等功能。

4. API集成：API集成是将数据从多个来源整合到一个API中，然后通过API调用进行访问的方式。使用API集成可以方便地从多个数据源中获取数据，并且可以通过API进行统一管理和访问。

无论采用哪种方法，多数据源取数的实现都需要仔细考虑数据整合和转换的方法，以确保数据的准确性和一致性。同时，还需要考虑数据安全性和合规性，确保数据的安全和合法性。

多数据源取数实现是数据治理中的一个重要步骤，它需要以下步骤：

1. 确定数据源：在进行多数据源取数实现之前，首先需要确定需要从哪些数据源中获取数据。不同的数据源可能包括数据库、文件、API、消息队列等。

2. 确定数据提取方式：根据数据源类型和数据提取需求，我们需要确定数据提取方式。例如，可以使用ETL工具或编写脚本来从数据库中提取数据，或者使用API调用来获取第三方数据。

3. 数据清洗和转换：收集到的数据可能存在各种问题，例如缺失值、重复值和错误格式。对于这些数据，我们需要进行数据清洗和转换，以确保数据的质量。

4. 数据整合：从不同的数据源中提取的数据可能存在数据冲突或不兼容的情况，需要进行数据整合，以确保数据的一致性和准确性。数据整合可以采用数据合并、数据转换和数据标准化等方法。

5. 数据存储和管理：最后，我们需要将整合好的数据存储到数据仓库或数据湖中，并进行管理。这包括数据备份和恢复、数据访问控制和数据安全等方面。

综上所述，多数据源取数实现是数据治理的一个重要环节，需要进行数据提取、清洗、整合和存储等一系列步骤，以确保数据的质量和一致性。