數據治理行業發展現狀分析?及數據治理的實踐應用分析

• 2022年11月2日 HuangWenYu來源：百度百科 中研報告 大數據產業聯盟 CCID 637 36
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數據治理是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。

數據治理的概念

數據治理是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。

國際數據管理協會給出的定義：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。國際數據治理研究所(DGI)給出的定義：數據治理是一個通過一系列信息相關的過程來實現決策權和職責分工的系統，這些過程按照達成共識的模型來執行，該模型描述了誰(Who)能根據什么信息，在什么時間(When)和情況(Where)下，用什么方法(How)，采取什么行動(What)。

數據治理的最終目標是提升數據的價值，數據治理非常必要，是企業實現數字戰略的基礎，它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

根據中研普華產業研究院發布的《2022-2027年中國數據治理行業發展現狀分析及未來趨勢預測研究報告》顯示：

以企業財務管理為例，會計負責管理企業的金融資產，遵守相關制度和規定，同時接受審計員的監督;審計員負責監管金融資產的管理活動。數據治理扮演的角色與審計員類似，其作用就是確保企業的數據資產得到正確有效的管理。

從范圍來講，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、后端業務數據庫到終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環負反饋系統(控制理論中趨穩的系統)。從目的來講，數據治理就是要對數據的獲取、處理、使用進行監管(監管就是在執行層面對信息系統的負反饋)，而監管的職能主要通過以下五個方面的執行力來保證——發現、監督、控制、溝通、整合。

數據治理行業發展現狀分析

數據顯示，2018-2023年中國大數據產業規模呈現逐年增長趨勢，2020年底，中國大數據產業規模6388億元，較2018年增長2003.5億元;預計2021年中國大數據產業規模7512.3億元。“十三五"期間國家和社會更多關注大數據技術創新和應用，“十四五規劃綱要"對未來大數據發展作出總體部署。整體看，“十四五"期間國家強調數據治理和數據要素潛能釋放。

從上海市數據治理案例研究發現，智慧城市的建設需要創新的城市治理手段，而大數據正是創新治理手段的核心要素，對智慧城市建設中的數據進行管理、分析及應用，是建設智慧城市的關鍵所在，具有重要的價值意義。大數據為南京市政府提供了定量的社會信息，促使政府治理由憑借經驗與感覺，向以事實、數據為基礎，大數據預測為參照的方向轉變，使政府的政策更加合理。

數據治理雖然在中國仍處于發展階段，在經濟治理、城市管理、社會治理、應急管理方面有了廣泛的實踐應用。中國數據治理市場與人工智能融合的趨勢越來越強，同時，與小微企業融資市場的關系也越來越緊密。可以預見，其在中國經濟中的地位和左右會越來越重要。

二、數據治理的目標

機構開展數據治理之前，應首先明確數據治理的目標。數據治理國際標準把實施數據治理的目標總結為運營合規、風險可控、價值實現三個層面，機構可根據自身業務需求進行選擇。其中，運營合規是基礎目標，應保證數據及其應用的合規;在合規的基礎上，建立數據風險管控機制，確保數據及其應用滿足風險偏好和風險容忍度;以合規、可控的數據應用為基礎，構建數據價值實現體系，促進數據資產化和數據價值實現。

三、數據治理的任務

組織決策層作為數據治理的主體，在數據治理過程中主要任務包括評估、指導、監督。決策層首先要明確數據治理的目標，引導管理層開展數據治理現狀及需求、數據治理環境、數據資源管理和數據資產運營能力的評估，找出現狀和目標之間的差距。指導管理層開展數據治理體系的構建、數據治理域的選擇、數據治理的實施落地，通過一系列數據治理工作提升機構的數據應用能力，縮小現狀和目標的差距。決策層還應制定合理的評價體系與審計規范，監督數據治理實施的合規性和有效性，對于有偏差或不符合的內容進行指導，最終引導機構實現數據治理目標。

四、數據治理的框架

數據治理框架包含頂層設計、數據治理環境、數據治理域、數據治理過程四大部分。

圖表：數據治理框架

資料來源：中研普華

頂層設計包含數據相關的戰略規劃、組織構建和架構設計，是數據治理實施的基礎。數據戰略規劃應保持與業務規劃、信息技術規劃的一致，并明確戰略規劃實施的策略;組織構建應聚焦責任主體及責權利，通過完善組織機制，獲得利益相關方的理解和支持，制定數據管理的流程和制度，以支撐數據治理的實施;架構設計應關注技術架構、應用架構和管理體系架構等，通過持續的評估、改進和優化，以支撐數據的應用和服務。

數據治理環境包含內外部環境及促成因素，是數據治理實施的保障。機構應分析業務、市場、利益相關方的需求，適應內外部環境變化。同時，還應關注決策層對治理工作的支持程度、相關人員的職業技能、內部治理文化等，以支撐數據治理的實施。

數據治理域包含數據管理體系和數據價值體系，是數據治理實施的對象。數據管理體系包括數據標準、數據質量、數據安全、元數據管理、數據生存周期五個治理域，附錄提出了對數據管理體系的治理要求。數據價值體系包括數據流通、數據服務、數據洞察三個治理域，附錄B提出了對數據價值體系的治理要求。機構可根據自身的實際需要和能力選擇治理域，并按照治理域的治理要求實施管理。

數據治理過程包含統籌和規劃、構建和運行、監控和評價、改進和優化四個步驟，是數據治理實施的方法。在統籌和規劃階段，應明確數據治理目標和任務，營造必要的治理環境，做好數據治理實施的準備;在構建和運行階段，應構建數據治理實施的機制和路徑，確保數據治理實施的有序運行;在監控和評價階段，應監控數據治理的過程，評價數據治理的績效、風險及合規，保障數據治理目標的實現;在改進和優化階段，應改進數據治理方案，優化數據治理實施策略、方法和流程，促進數據治理體系的完善。

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