内容概述

在当今数字化时代，数据已成为企业最核心的资产之一。然而，许多企业在数据管理方面面临着诸多挑战，如数据质量参差不齐、数据安全难以保障、数据共享困难等，这些问题严重制约了企业的数字化转型和发展。那么，如何有效地解决这些问题，构建一个高效的数据治理体系呢？接下来我们将深入探讨数据治理的相关内容。

一、数据治理建设背景

1. 政策推动与数据地位提升：从政策层面来看，大数据已上升为国家战略。2016 年，“十三五” 规划首次提出 “实施国家大数据战略”；2017 年，习近平总书记在中央政治局会议上进一步强调推进数据资源整合和开放共享等内容。同时，十九届四中全会提出 “数据可作为生产要素按贡献参与分配”，这充分表明数据已成为关键生产要素。此外，国务院国资委在 2020 年颁布的通知中，将构建数据治理体系作为国有企业数字化转型的重要基础内容。
2. 数据治理对企业的重要性：数据治理是企业数字化转型的基础。以 “数智 XX” 战略为例，通过数据赋能业务应用，在应用平台提供管理及业务分析的数据应用，覆盖全价值链，满足业务需求，创造业务价值。数据治理体系通过组织、制度、流程、能力的建设，打通数据管理与业务管理和技术管理的协同机制，为数据价值的发挥提供基础保障，助力企业成为清洁能源供应商和世界一流企业。

二、数据治理体系

1.数据治理的定义与相关理论体系：数据管理是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，而数据治理作为数据管理的核心职能，是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。业界有两个重要的数据管理体系，DMBOK 是国际数据管理协会提出的框架，覆盖全面、指导细致，高度重视数据战略和组织架构，但缺少数据运营管理、实践路径和数据标准建设。DCMM 是我国的国家标准，反映国内实践需求和发展方向，提供可操作的改进参考和实施建议，重视数据战略和组织管理体系建设以及数据价值和运营，但推出时间短，对某些数据管理能力重视不足，缺少对数据治理平台和工具的要求。

2.数据治理关键概念及体系蓝图：数据治理就像管理超市里的水果，数据资产目录、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据生命周期、数据认责和数据应用管理都有其对应的管理要点。数据治理体系蓝图是组织开展数据工作的愿景、目的、目标和原则，包括数据战略规划、实施和评估，可指导企业开展数据治理工作，指明数据应用方向。推导数据治理体系蓝图需要明确集团数据战略定位，进行数据能力评估，发现问题痛点，输入相关内容构建蓝图。

• 管理组织、制度与流程：在组织架构设计方面，传统模式向 “专门数据管理部门 + CDO 岗位” 模式发展，工具应用向 “自动智能的平台工具” 升级。数据管理的组织架构模式有集中式、联邦式和分散式三种，各有优缺点。制度体系设计以 DCMM 体系为指引，结合集团现有情况规划框架。流程体系设计以数据治理建设内容和技术支撑为基础，针对各项业务活动设计管理流程，保障数据治理工作的一致、有序和可追溯。

• 数据认责与运营：数据认责工作要遵循业务负责、全员参与，层层管控、认责到岗，问题导向、循序渐进的原则。以数据资源目录业务对象为认责对象，通过梳理数据、建立认责矩阵等步骤明确责任。数据运营包括 “运”（维护）和 “营”（经营）两部分，通过对数据的分析挖掘，将其加工成数据服务和产品，产生更多价值。数据运营评估通过明确影响因子、选择评估方法、制定评估模型来实施运营能力与运营收益的整体评估。

三、能力域管理知识

1. 数据管理核心专业能力概述：数据管理核心专业能力包括数据资源目录、数据模型、数据分布、数据标准、数据质量、数据安全和元数据等方面。这些能力相互关联，共同构成了数据管理的基础。
2. 各项核心专业能力要点：数据资源目录从业务、管理、技术三个维度梳理集团数据资源，形成完备的资产目录框架。数据模型分为概念、逻辑和物理模型三层，指导信息系统的创建。数据分布识别核心数据，明确其在业务部门和应用系统的分布关系。数据标准管理体系包含管理机制、设计制定、落地实施和维护等部分，实现企业各类数据的规范定义。数据质量通过组织制度和技术支撑保障，包括评估维度、规则管理和质量管理活动。数据安全制定分类分级规范，建设治理体系，确保数据信息安全。元数据管理体系包括采集、审核、维护等内容。

四、数据中台建设方法论

1. 数字化转型与数据中台的关系：从信息化到数字化面临着数据服务提供效率与业务诉求不匹配、数据未资产化、数据孤岛等痛点。数据中台提供完整解决方案，包括数据资产中心、数据服务工厂等，能够自然建立数据标准，屏蔽存储计算差异，实现数据重新组织和流动。
2. 数据中台的演进与定义：数据中台的演进经历了数据库阶段、数据仓库阶段、数据平台阶段和数据中台阶段。数据中台是一套能够持续让企业数据快速用起来的机制，具备数据交换、资产化和服务化的功能。
3. 数据中台建设方法与价值：数据中台建设方法论包括一种战略行动、两项保障条件、三条目标准则、四套建设内容和五个关键步骤。从业务、管理、数据和技术视角来看，数据中台建设涉及技术、数据、运营和服务等方面。运营体系多方共建，包括产品运营和数据研发。服务体系包括通用技术服务和算法模型服务。数据中台整体架构涵盖安全管控层、数据应用层、中间数据层、数据资产层、技术平台层和基础设施层，其价值在于激活数据生命力，构建战略体系，实现业务智能化。

五、数据治理实施案例

1. 中石油集团数据治理项目概况：中石油集团的信息化建设经历了多个阶段，目前处于数字化转型智能化发展阶段。该项目的目标是梳理集团数据资源现状，建立数据治理体系框架，解决数据管理问题，开展试点落地工作。
2. 项目实施步骤与成效：项目实施包括数据管理现状调研及评估，运用多种调研手段全面了解现状并进行成熟度评估。数据治理体系及路径规划设计构建了包括数据战略目标、治理工作机制、专业能力和平台的体系框架，并分三个阶段稳步推进。数据资产盘点及目录构建对集团数据资源进行分类，构建资源目录。试点实施解决了业务部门 “找数难、读不懂” 和指标质量人工检查工作量大等问题，通过建立数据资源目录和质量日常监控体系，提高了工作效率，提升了数据质量。该项目的借鉴意义在于摸清企业数据家底、打破数据孤岛、建立长效治理机制，让数据看得见、用得了、管得住。

数据治理无论是对于国家的数字化战略推进，还是企业的自身发展都具有极其重要的意义。通过构建完善的数据治理体系，提升数据管理核心专业能力，建设数据中台以及借鉴成功的实施案例，企业能够更好地应对数字化时代的挑战，实现数据价值的最大化，推动自身的数字化转型和可持续发展。企业在实际应用中，可以根据自身情况，参考上述理论和案例，制定适合自己的数据治理方案，逐步提升数据管理水平，为企业的发展注入强大动力。

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