数据治理专题调研报告分析.pdfVIP

数据治理专题调研报告

加快建设行业大数据平台，提升数据开发利用水平，推动行业数

据资产化、产品化，实现数据的再创造和价值提升。打造服务政府、

服务社会、服务企业的成熟应用场景，以数据创新带动管理创新和模

式创新，促进金融科技、智慧医疗等蓬勃发展。持续开展大数据产业

发展试点示范，推动大数据与各行业各领域融合应用，加大对优秀应

用解决方案的推广力度。

坚持安全是发展的前提，发展是安全的保障，安全和发展并重，

切实保障国家数据安全，全面提升发展的持续性和稳定性，实现发展

质量、规模、效益、安全相统一。

一、数据治理保障体系

（一）数据治理组织体系保障

建立全方位、跨部门、跨层级的数据治理组织架构，是实施组织

级统一化、专业化数据管理的基础，是数据管理责任落实的保障。一

般来说，数据治理组织架构包括决策层、组织协调层、管理层、工作

执行层四个层级。

决策层作为数据决策方，由组织CIO或CDO担任，负责制定数据

治理决策、战略和考核机制。

组织协调层由虚拟的数据治理委员会承担，负责统筹管理和协调

资源，细化数据治理的考核指标。

管理层由数据治理办公室承担，作为数据治理的主要实体管理部

门，负责构建和维护组织级架构（包括业务架构、数据架构、IT架

构），制定数据治理制度体系和长效机制，定期开展数据治理检查与

总结，并向组织协调层和决策层汇报。

工作执行层由业务部门和技术部门共同承担，负责在数据项目中

落实数据治理工作，与管理层协同参与各项活动。

（二）数据治理制度体系保障

为了保障数据治理工作和组织架构正常运转，需要围绕数据治理

流程建立一套覆盖数据引入、加工、使用、服务等整个数据生产运营

过程的制度规范，对数据治理领域各工作环节主要活动进行说明，为

各业务部门开展数据管理工作提供参考依据，从制度上保障数据治理

工作有据、可行、可控。

数据治理制度体系通常分层次设计，依据管理的颗粒度，制度体

系可划分为总体规定、管理办法、实施细则和操作规范四个层次。

总体规定从决策层和组织协调层视角出发，包含数据战略、角色

职责、认责体系等，阐述数据治理的目标、组织、责任等。

管理办法从管理层视角出发，规定数据治理各活动职能的管理目

标、管理原则、管理流程、监督考核、评估优化等。

实施细则从管理层和执行层的视角出发，围绕管理办法相关要求，

明确各项活动职能执行落实的标准、规范、流程等。

操作规范从执行层的视角出发，依据实施细则，进一步明确各项

工作需遵循的工作规程、操作手册或模板类文件等。

二、大数据产业指导思想

立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，构建新发

展格局，以推动高质量发展为主题，以供给侧结构性改革为主线，以

释放数据要素价值为导向，围绕夯实产业发展基础，着力推动数据资

源高质量、技术创新高水平、基础设施高效能，围绕构建稳定高效产

业链，着力提升产业供给能力和行业赋能效应，统筹发展和安全，培

育自主可控和开放合作的产业生态，打造数字经济发展新优势，为建

设制造强国、网络强国、数字中国提供有力支撑。

三、发挥大数据特性优势

（一）加快数据大体量汇聚

支持企业通过升级信息系统、部署物联感知设备等方式，推动研

发、生产、经营、服务等全环节数据的采集。开展国家数据资源调查，

绘制国家数据资源图谱。建立多级联动的国家工业基础大数据库和原

材料、装备、消费品、电子信息等行业数据库，推动工业数据全面汇

聚。

（二）强化数据多样性处理

提升数值、文本、图形图像、音频视频等多类型数据的多样化处

理能力。促进多维度异构数据关联，创新数据融合模式，提升多模态

数据的综合处理水平，通过数据的完整性提升认知的全面性。建设行

业数据资源目录，推动跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务数

据融合和开发利用。

（三）推动数据时效性流动

建立数据资源目录和数据资源动态更新机制，适应数据动态更新

的需要。率先在工业等领域建设安全可信的数据共享空间，形成供需

精准对接、及时响应的数据共享机制，提升高效共享数据的能力。发

展云边端协同的大数据存算模式，支撑大数据高效传输与分发，提升

数据流动效率。

（四）加强数据高质量治理

围绕数据全生命周期，通过质量监控、诊断评估、清洗修复、数

据维护等方式，提高数