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数据治理标准化白皮书
(2021 年)
2021 年12 月
目 录
一、数据治理标准化概述 1
1.1 数据治理概念定义 1
1.2 数据治理标准化的意义和作用 3
二、数据治理的范围和原则 4
2.1 数据治理的范围 4
2.2 数据治理的原则 5
三、数据治理标准化现状 5
3.1 数据治理标准化总体进展 5
3.2 典型数据标准介绍 7
3.3 数据治理标准化工作的需求和挑战 8
四、数据治理标准体系框架 9
4.1 数据治理标准体系框架 9
4.2 数据治理标准体系分类说明 10
4.3 数据治理标准化体系运行机制 12
五、工作建议 13
5.1 夯实数据治理标准化发展基础 13
5.2 提高企业数据治理标准化能力 13
5.3 持续提升数据治理产业水平 14
5.4 完善数据治理标准化保障措施 14
附录:数据标准明细表 15
I
一、概述
党的十九届四中全会首次将数据增列为生产要素,中共中央、国务院印发的
《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确要求加快培育数
据要素市场,全面提升数据要素价值。“十四五”时期是我国工业经济向数字经
济迈进的关键时期,大数据产业发展将步入集成创新、快速发展、深度应用、结
构优化的新阶段,以数字化转型驱动生产生活方式和治理模式变革成为新时期的
重要任务。
数据治理是释放数据要素价值的基础和前提,是数据要素资源优质供给的核
心保障。近年来,提升数据治理能力成为政府和企业关注的重点,数据治理通过
多样化的手段激活与释放数据要素价值,成为从数据资源到生产要素的重要一环。
1.1 数据治理概念定义
数据治理的发展由来已久,伴随着大数据技术和数字经济的不断发展,政府
和企业拥有的数据资产规模持续扩大,数据治理得到了各方越来越多的关注,被
赋予了更多使命和内涵,并不断取得长足发展。
GB/T 35295-2017 《信息技术大数据 术语》将数据治理定义为对数据进行
处置、格式化和规范化的过程。认为数据治理是数据和数据系统管理的基本要素,
数据治理涉及数据全生存周期管理,无论数据是处于静态、动态、未完成状态还
是交易状态。
GB/T 34960.5-2018 《信息技术服务治理 第 5 部分:数据治理规范》中将
数据治理定义为数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合。
国际数据治理研究所(DGI )的数据治理框架中,数据治理是指行使数据相
关事务的决策权和职权。而更加具体的定义则认为数据治理是一个通过一系列信
息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统,这些过程按照达成共识的模型来
执行,该模型描述了谁(Who )能根据什么信息,在什么时间(When )和情况
1
(Where )下,用什么方法(How ),采取什么行动(What )。
国际数据管理协会(DAMA )认为数据治理是建立在数据管理基础上的一种
高阶管理活动,是各类数据管理的核心,指导所有其他数据管理功能的执行,在
DMBOK2.0 中数据治理是指对数据资产管理行使权力、控制和共享决策(规划、
监测和执行)的系列活动。
《数据资产管理实践白皮书(4.0 版)》中数据资产管理是指规划、控制和
提供数据及信息资产的一组业务职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、
政策、方案、项目、流程、方法和程序,从而控制、保护、交付和提高数据资产
的价值。
以上是有关数据治理概念的典型定义,除此之外各领域、各行业都有各自的
理解和认识,目前尚未达成一致共识的原因来自几个方面:
1)数字经济快速发展。根据中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书
(2021 年)》显示,2020 年我国数字经济的规模已经达到39.2 万亿元,占GDP
比重为38.6% 。数字经济以数据为核心,快速发展的数字经济促进数据治理的定
义和内涵不
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