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数据治理专题报告

发挥龙头企业研制主体、协同主体、使用主体和示范主体作用，

持续提升自主创新、产品竞争和知识产权布局能力，利用资本市场做

强做优。鼓励中小企业专精特新发展，不断提升创新能力和专业化水

平。引导龙头企业为中小企业提供数据、算法、算力等资源，推动大

中小企业融通发展和产业链上下游协同创新。支持有条件的垂直行业

企业开展大数据业务剥离重组，提升专业化、规模化和市场化服务能

力，加快企业发展。

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。

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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。

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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、构建稳定高效产业链

（一）打造高端产品链

梳理数据生成、采集、存储、加工、分析、服务、安全等关键环

节大数据产品，建立大数据产品图谱。在数据生成采集环节，着重提

升产品的异构数据源兼容性、大规模数据集采集与加工效率。在数据

存储加工环节，着重推动高性能存算系统和边缘计算系统研发，打造

专用超融合硬件解决方案。在数据分析服务环节，着重推动多模数据

管理、大数据分析与治理等系统的研发和应用。

（二）创新优质服务链

围绕数据清洗、数据标注、数据分析、数据可视化等需求，加快

大数据服务向专业化、工程化、平台化发展。创新大数据服务模式和

业态，发展智能服务、价值网络协作、开发运营一体化等新型服务模

式。鼓励企业开放有哪些信誉好的足球投注网站、电商、社交等数据，发展第三方大数据服务

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产业。围绕诊断咨询、架构设计、系统集成、运行维护等综合服务需

求，培育优质大数据服务供应商。

（三）优化工业价值链

以制造业数字化转型为引领，面向研发设计、生产制造、经营管

理、销售服务等全流程，培育专业化、场景化大数据解决方案。构建

多层次工业互联网平台体系，丰富平台数据库、算法库和知识库，培

育发展一批面向细分场景的工业APP。推动工