数据治理标准体系及标准化实施框架研究
数据治理研究推进中信银行数据标准化建设-金融数据标准化系列
数据治理研究推进中信银行数据标准化建设----金融数据标准化系列案例为满足精细化营销与管理需要以及日趋严格的外部监管要求，银行对数据的准确性等方面提出了更高需求。
但在提升数据价值过程中，银行经常遇到“企业标准”与“部门标准”共存，数据质量无人认责等问题，使数据管理的工作机制面临前所未有的挑战。
国内外成功的管理实践证明数据治理是数据健康发展的根本保证。
数据治理是在明确数据责任的前提下，为促进数据有效使用和发挥业务价值而展开的一系列业务、技术和管理相结合的实践活动。
银行通过建立健全以数据为中心的文化氛围，使用数据标准化等数据治理手段，推动业务发展的全面提升。
在数据治理体系中，数据标准发挥至关重要的作用，并依托数据治理体系得以有效执行。
一方面，数据治理的最大驱动力来自数据质量，而数据标准是衡量数据质量的重要标尺。
数据标准化工作作为数据治理基础性工作之一，是创造良好数据环境的重要环节。
另一方面，数据标准化是一项长期、复杂的任务。
数据标准化建设需要依赖数据治理体系明确的企业目标、组织机制及流程制度等内容，进而制定可持续发展的规划和切实可行的实施路径。
中信银行在寻求数据治理切入点时，将2011—2012年定为数据标准年，在全行推广执行已颁布的数据标准，研制其他主题数据标准，落实数据标准管理的各项流程、制度和办法，从数据标准化入手提升数据质量。
一、数据治理和数据标准体系框架中信银行数据治理目标是明确数据治理责任主体，统一数据规划和标准，提升数据质量，达到数据共享，实现企业的业务发展战略。
具体来讲，数据治理有十大目标：数据有明确和准确的定义✓数据有明确的责任方✓数据内容符合标准要求✓数据内容符合质量要求✓数据的成本与价值可计量✓数据集中存储与管理✓数据有合理的存储期限和方式✓数据进行统一的加工和整合✓数据是易访问的✓数据访问有安全控制为实现上述目标，在结合现状的基础上，中信银行构建了数据治理体系框架。
中信银行数据治理体系框架从企业级管控层面自上而下规划了一套完整的文化战略、保障机制、数据管理和业务技术融合的模式，确保数据治理各项工作在体系框架的指导下持续、有效进行（数据治理体系框架如图4-1所示）。
数字治理体系和治理能力现代化研究原则、框架与要素
数字治理体系和治理能力现代化研究原则、框架与要素一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数字治理已经成为现代社会治理的重要组成部分。
数字治理体系和治理能力现代化研究，旨在探索如何通过数字化手段提升政府、企业和社会组织的治理能力，以适应日益复杂的社会环境。
本文将对数字治理体系和治理能力现代化的研究原则、框架与要素进行深入探讨，以期为推动数字治理领域的理论创新和实践发展提供参考。
本文首先明确了数字治理体系和治理能力现代化的内涵和重要性，阐述了研究这一课题的现实意义和理论价值。
接着，文章提出了数字治理体系和治理能力现代化研究应遵循的基本原则，包括科学性、系统性、创新性和实用性等。
这些原则为研究工作的开展提供了指导。
在此基础上，文章构建了一个数字治理体系和治理能力现代化的研究框架，包括治理主体、治理机制、治理技术和治理环境等多个方面。
这一框架为全面分析数字治理体系和治理能力现代化提供了结构化的视角。
文章详细分析了数字治理体系和治理能力现代化的关键要素，包括数字化基础设施建设、数据资源管理与应用、法律法规与政策支持、人才培养与技术创新等。
这些要素相互作用，共同构成了数字治理体系和治理能力现代化的核心内容。
通过本文的研究，我们期望能够为推动数字治理体系和治理能力现代化提供有益的参考和启示，为构建更加高效、智能、便捷的治理体系贡献智慧和力量。
二、数字治理体系现代化研究原则在探讨数字治理体系和治理能力现代化的过程中，我们需要遵循一系列原则，以确保研究的科学性、前瞻性和可操作性。
系统性原则：数字治理体系是一个复杂的系统，涉及到多个领域、多个部门和多个利益相关者。
因此，在研究过程中，我们需要采用系统思维，全面考虑各要素之间的相互作用和影响，避免片面性和碎片化。
创新性原则：随着信息技术的快速发展，数字治理面临着新的挑战和机遇。
在研究过程中，我们需要注重创新，探索新的治理理念、方法和手段，推动数字治理体系的持续优化和升级。
DAMA数据治理体系研究分析
DAMA数据治理体系从国际看，当今世界正经历百年未有之大变局，进入以数字化生产力为主要标志的数字时代，数字重新定义一切、云计算服务一切、网络连接一切、AI赋能一切，以互联网、大数据、人工智能、物联网等为代表的信息技术广泛渗透到经济社会各领域，世界各国都已将大数据作为重要战略任务。
随着科技革命、产业变革纵深推进，抓住数据这一关键要素，充分释放数字化发展的放大、叠加、倍增效应，是抢占新一轮发展制高点的关键。
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，提高数据质量，确保数据可用、好用。
完善数据管理能力评估体系，实施数据安全管理认证制度，推动《数据管理能力成熟度评估模型》（以下简称DCMM）、数据安全管理等国家标准贯标，持续提升企事业单位数据管理水平。
强化数据分类分级管理，推动数据资源规划，打造分类科学、分级准确、管理有序的数据治理体系，促进数据真实可信。
一、DAMA数据治理体系国际数据管理协会（DataManagementAssociation，又名DAMAInternational，以下简称DAMA）在其《DAMA数据管理知识体系指南（第2版）》一书中将数据治理进行了定义，即数据治理是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。
此外，DAMA还将数据治理作为数据管理十大知识领域的中心，负责知识领域的平衡和一致性。
DAMA提到数据治理的目标有三点：提升企业数据资产管理能力；定义、批准、沟通和实施数据管理的原则、政策、程序、指标、工具和责任；监控和指导政策合规性、数据使用和管理活动。
可以看出，DAMA给出了比较全面的解释，但是距离企业可落地的数据治理还是距离较远，更像是纲领性的介绍，因此对于如何进行数据标准的制定以及如何进行数据资产的评估都缺少具体的描述。
二、数据治理指导思想立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，积极融入服务新发展格局，坚持加快数字化发展指引，健全数字规则，保障数据安全，以数据汇聚治理为核心，全力攻坚数据聚通用，充分挖掘大数据商用、政用、民用价值，加快培育数字经济，打造数字政府、数字营商环境，构建数字社会，让大数据智能化为经济赋能、为生活添彩。
数据治理标准体系框架
数据治理标准体系框架
数据治理标准体系框架是一个多层次、多维度的结构，旨在确保数据的有效管理和利用。
以下是其主要组成部分：
基础共性标准：这是数据治理标准体系的基础，用于统一数据治理相关概念，为其他标准提供支撑和参考。
它主要包括术语、参考架构、通用要求和评测评估等方面。
数据基础设施标准：涉及数据治理所需的基础设施，如数据存储、处理、传输等。
这些标准确保数据基础设施的稳定、高效和安全。
数据资产管理标准：主要关注数据资产的管理，包括数据的分类、标识、目录、价值评估等。
这些标准有助于组织更好地了解和利用其数据资产。
数据流通标准：涉及数据的共享、交换和开放等方面。
这些标准旨在确保数据的合规性、安全性和高效性，促进数据的流通和利用。
数据安全标准：关注数据的安全性和隐私保护。
这些标准旨在确保数据在存储、处理、传输和使用过程中的安全性，防止数据泄露和滥用。
除了以上五个方面的标准，数据治理标准体系还可能包括其他特定领域的标准，如数据质量标准、数据治理流程标准等。
这些标准共同构成了数据治理标准体系的完整框架，为组织的数据治理工作提供指导和支持。
请注意，具体的数据治理标准体系框架可能因组织、行业或地区的不同而有所差异。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行定制和调整。
1。
数据治理标准体系及标准化实施框架研究
学术研讨数据治理标准体系及标准化实施框架研究■ 王 华 曹 扬 张婧慧 丁洪鑫（中电科大数据研究院有限公司）摘 要：本文通过收集国际、国内标准化文件中对数据治理的定义，探讨了数据治理的概念，并研究了国际、国内数据治理标准化现状，构建出了数据治理标准体系框架，基于PDCA循环的过程方法，设计了数据治理标准化实施框架。
本研究对于我国数据治理标准化具有一定的理论价值和实践意义，为各种类型组织的数据治理标准化实施提供了基础指导和共性参考，有助于完善数据治理标准体系、推动数据治理相关标准落地实施。
关键词：数据治理，标准体系，标准化实施框架DOI编码：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.16.005Research on Data Governance Standards System and StandardizationImplementation FrameworkWANG Hua CAO Yang ZHANG Jing-hui DING Hong-xin（CETC Big Data Research Institute Co., Ltd.）Abstract:This paper discusses the concept of data governance by collecting and analyzing definitions of data governance from international and national standards, studies the development of data governance standardization at home and abroad, and builds the standards system framework. It also designs the implementation framework of data governance standardization based on the PDCA cycle. This study has both theoretical and practical implications for data governance standardization, provides various types of organizations with basic guidance on how to implement data governance standardization, and helps improve the data governance standards system and promote the implementation of related standards.Keywords: data governance, standards system, standardization implementation framework0 引 言近年来，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
数据治理总体框架要求
数据治理总体框架要求
一个数据治理的总体框架应该包括以下要求：
1. 策略和目标：明确数据治理的战略和目标，确定数据治理的重要性和优先级。
2. 组织和责任：建立数据治理的组织结构，明确各个角色和责任，确保有足够的资源和人员来支持数据治理的实施。
3. 数据质量管理：确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，建立数据质量的评估和改进机制。
4. 数据分类和分级：对数据进行分类和分级，根据数据的敏感性和重要性确定数据的访问权限和保护措施。
5. 数据安全和隐私保护：确保数据的安全性和隐私保护，建立数据安全和隐私保护的策略和措施。
6. 数据采集和存储：建立数据采集和存储的规范和标准，确保数据的可追溯性和可管理性。
7. 数据访问和共享：建立数据访问和共享的规则和机制，确保数据的可用性和合规性。
8. 数据治理流程和工具：建立数据治理的流程和工具，确保数据治理的有效执行和监控。
9. 数据治理培训和沟通：提供数据治理培训和沟通，确保组织中的人员理解和支持数据治理的实施。
10. 监督和改进：建立数据治理的监督和改进机制，定期评估和改进数据治理的效果和成果。
总体框架要求有助于确保数据治理的全面性、一致性和可持续性，帮助组织有效管理和利用数据，提高数据价值和业务成果。
数据治理系列1：数据治理框架【解读分析】
[MISSING IMAGE: , ]作者：石秀峰，多年来一直从事企业数据资源规划、企业数据资产管理、数据治理，欢迎关注。
一、什么是数据治理？维基百科：数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。
有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。
笔者认为：所有为提高数据质量而展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。
数据治理的目的就是通过有效的数据资源控制手段，进行数据的控制，以提升数据质量进而提升数据变现的能力。
二、为什么需要数据治理？在我国，各行业的信息化发展和建设水平并不均衡，甚至有的行业是刚刚起步。
但是，不论是金融行业、通讯行业、地产行业、传统制造业以及农业，其信息化的发展基本都遵循了“诺兰模型”。
笔者认为企业信息化大致经历了初期的烟囱式系统建设、中期的集成式系统建设和后期的数据管理式系统建设三个大的阶段，可以说是一个先建设后治理的过程。
[MISSING IMAGE: , ]1、数据质量层次不齐当今时代，“数据资产化”的概念已经被大多数人理解和接受。
不论是企业、政府还是其他组织机构，对于的数据资产的管理越来越重视。
然而，数据并不等于资产，也就是说不是所有数据都是数据资产，数据中也有垃圾数据。
我们需要治理的是能够为企业创造价值的数据资产，而不是全部数据。
2、数据交换和共享困难企业信息化建设初期缺乏整体的信息化规划，系统建设大多都是以业务部门驱动的单体架构系统或套装软件，数据分散在这些架构不统一、开发语言不一致、数据库多样化的系统中，甚至还有大量的数据存放在员工的个人电脑中，导致在企业内部形成了一个个的“信息孤岛”。
这些“孤岛”之间缺乏有效的连接通道，数据不能互联互通，不能按照用户的指令进行有意义的交流，数据的价值不能充分发挥。
只有联通数据，消除这些“信息孤岛”，才能实现数据驱动业务、数据驱动管理，才能真正释放数据价值。
大数据治理体系构建方法论框架研究
大数据治理体系构建方法论框架研究一、概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的重要资源，其应用范围日益广泛，价值日益凸显。
大数据的复杂性、多样性和动态性等特点也给数据治理带来了前所未有的挑战。
构建一套科学、系统、实用的大数据治理体系成为当前亟待解决的问题。
大数据治理体系构建方法论框架的研究，旨在探索大数据治理的理论基础、实践路径和操作方法，为政府、企业和社会各界提供有效的数据治理方案。
该框架从大数据的特点和需求出发，结合数据治理的基本原则和最佳实践，提出了一套包括治理目标、治理原则、治理组织、治理流程、治理技术和治理评价在内的完整治理体系。
通过构建大数据治理体系构建方法论框架，可以实现对大数据资源的有效管理和利用，提升数据质量和数据安全，促进数据共享和开放，推动数据价值的最大化。
该框架还可以为数据治理的标准化和规范化提供指导，促进数据治理领域的发展和创新。
本文将从理论框架、实践路径、技术支撑和案例分析等方面对大数据治理体系构建方法论框架进行深入探讨，以期为大数据治理的实践提供有益的参考和借鉴。
1. 大数据时代的背景与意义随着信息技术的飞速发展，人类社会正逐步迈入大数据时代。
大数据以其海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低但商业价值高的特点，深刻改变着人们的生活方式、工作模式和思维模式。
在这一时代背景下，大数据治理体系的构建显得尤为重要，它不仅是应对数据爆炸式增长、提升数据处理能力的关键，更是推动数字经济发展、提升国家竞争力的重要举措。
大数据时代的到来为各行各业提供了前所未有的发展机遇。
通过深入挖掘和分析大数据，企业可以更加精准地把握市场需求，优化产品设计和服务模式，提高经营效率。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用也在不断拓宽，为人们提供更加便捷、高效的服务体验。
大数据的发展也带来了一系列挑战和问题。
数据的快速增长使得传统的数据处理方法难以满足需求，数据质量参差不齐、数据孤岛现象严重等问题也制约了大数据价值的充分发挥。
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数据治理标准体系及标准化实施框架研
究
摘要：近年来，随着我国社会经济迅速发展，企业数量成倍增长。
进入二十
一世纪后，伴随着科研力量大大增强，科技人才也纷纷涌现。
我国的互联网技术
也因此在不断发展壮大。
“互联网+”时代的到来，短视频社交软件、智能手机
的普及和发展，大数据已经通过各种形式融入到人们生活的方方面面。
在大数据
时代下，许多行业都纷纷利用信息化手段提高工作效率。
但是大数据发展也造成
了人们的信息泄露，带来了一系列安全隐患。
因此，这对我们现在的数据治理提
出了一个大的问题。
数据治理标准化值得我们深入探讨与研究。
关键词：数据治理；标准化；标准体系
引言
目前，人们处在信息时代，信息技术及数据技术获得了广泛应用，社会对于
数据共享与开放的需求也逐渐增加。
数据在当今社会中的重要性逐渐凸显，各行
各业都面临着海量数据的管理与利用问题。
而数据治理作为一种重要的管理方法，对于保障数据的质量和合规性具有关键作用。
本文将深入探讨数据治理的标准体
系及标准化实施框架，以提供指导和借鉴。
1.数据治理的定义与重要性
数据治理是一种系统性的方法和流程，用于保护、管理和利用组织内部和外
部数据资源。
通过明确责任、流程和规范，数据治理能够确保数据的质量、可用
性和合规性。
数据治理对于企业的决策、运营和创新都至关重要。
数据治理可以提高数据
的质量和精确性，减少数据错误和冲突，从而增加决策的准确性和可靠性。
此外，
数据治理可以帮助企业遵守相关法规和合规要求，减少法律风险。
因此，建立科
学规范的数据治理体系是企业可持续发展的基石。
2.数据治理标准化发展现状
2.1数据统计不够完善
统计是对社会经济现象数据资料的获取、整理、分析、描述和推断方法的总称，包括获取数据资料的方法和用好这些数据的方法。
“统计”一词起源于国情
调查，最早意为国情学在统计学中加入大数据，可以让数字的统计更加的直观方便，减少一定的人力物力，是比较不错的选择。
统计信息化是指将采集到的数据
进行处理、分析，然后在信息平台上进行发布。
如果数据信息统计技术和统计业
务不能很好的融合，那么统计信息化将缺乏许多灵魂。
目前的统计并不能很好的
将数据进行分类整理。
在信息化过程中，需要紧跟时代潮流，不断地融合新的科
技技术，把统计工作的复杂性融入到先进的信息技术中，并不断地做出更迭革新。
2.2.数据治理没有统一的标准
数据治理标准化是我们一直追求的目标。
但是在现阶段，数据就像爆炸一样“轰”的映入人们的眼帘。
接踵而来的数据让人们眼花缭乱，措手不及。
由于数
据是新的事物，国家对于数据治理的法律法规并不完善，让很多别有用心之人钻
了空子。
相关的研究学者也是各持己见，对于数据治理的标准没有统一意志的意见。
3.数据治理的标准体系
3.1基本原则
数据治理的标准体系应基于以下基本原则：
透明性：明确数据治理的目标、方法和流程，使相关人员了解数据治理的目
的和操作方式。
规范性：确立数据规范和标准，统一数据的定义和格式，保证数据的准确性
和一致性。
沟通合作：建立跨部门、跨职能的沟通机制，促进数据治理的有效实施。
持续改进：建立反馈机制，不断改进数据治理的方法和流程，以适应不断变
化的业务需求。
3.2标准分类
数据治理的标准体系可按照不同的分类原则进行划分，如下：
数据质量标准：包括数据准确性、完整性、一致性、及时性等方面的标准，
以保障数据的质量。
数据安全标准：包括数据权限管理、数据加密、数据备份等方面的标准，以
确保数据的安全性。
数据合规标准：包括个人信息保护、数据隐私保护、法律合规等方面的标准，以满足相关法规和合规要求。
数据共享标准：包括数据交换协议、数据共享机制等方面的标准，以促进数
据的共享与合作。
数据治理流程标准：包括数据治理的流程、方法和指南，以确保数据治理的
有效实施和持续改进。
4标准化实施框架
标准化实施框架是指按照一定的方法和步骤，将数据治理的标准体系应用于
实际业务中的过程。
下面是一个基本的标准化实施框架：确定数据治理的目标和
范围。
建立数据治理的组织架构和团队。
制定数据治理的政策、制度和流程。
设
立数据质量评估与监控机制，进行数据质量检查和评估。
实施数据安全管理措施，保护数据的安全性。
建立数据治理的培训和沟通机制，提高组织成员的数据治理
意识和能力。
定期评估和改进数据治理的效果，不断提高数据治理的成熟度和效能。
4.1实施要点
正确实施数据治理的标准化框架需要注意以下要点：
领导层的支持和重视：高层领导对数据治理的重要性有清晰的认识，并给予
充分的支持和资源。
组织文化的转变：与传统的数据管理方式不同，数据治理需要组织成员有共
同的数据价值观和行动准则。
可持续发展：数据治理是一个长期的工作，需要持续投入和改进，不能只停
留在表面的形式。
4.2 建立数据治理组织构架
健全的数据治理组织是全面开展数据治理工作的基础，数据治理组织应包括
管理人员、业务人员和技术人员。
另外可以设置三种角色，分为数据治理委员会、数据治理业务组、数据治理技术组。
数据治理委员会：由组织的领导及其信息技术部门负责人和业务部门的负责
人组成，委员会是负责制定相关的制度、目标、规范、流程、标准等。
沟通协调
以保证数据工作的全面进行。
数据治理业务组：由业务部门的专家、系统管理员组成，负责业务系统的参数、基础数据的维护，保证系统的正常使用；另外还要负责审核、检查、整改业
务数据，保障数据质量在数据产生源头的高度和精度。
数据治理技术组：由信息技术部门的专业IT技术人员组成，包括系统开发
人员、数据治理人员、数据库管理员。
系统开发人员负责系统数据录入功能符合
数据校验标准和数据治理标准；数据治理人员负责开发数据质量检测规则、监控
数据质量、批量修改数据等工作；数据库管理员则负责系统数据的备份、恢复等
工作。
4.3利用统计加强数据治理标准化
互联网发展的同时给数据的真实性带来了问题。
所以可以建立统计数据库，
录入准确真实的数据，对录入的数据要进行备份，建立严密的数据库，确保统计
数据的安全性，定时请专业技术人员进行系统的升级，设置严密的统计数据导入导出技术，防止别有用心的人盗取数据，加强数据治理标准化。
5.创新数据人才培养
针对数据人才匮乏的实际情况，应积极做好数据人才培养工作，努力培养具有数据思维和创新能力的复合型人才。
一是鼓励国家高等院校、科研机构建立数据人才培养机制，设置数据相关专业，为数据产业发展输送高水平精英人才。
二是鼓励政府立足本地实际，自行培养人才并积极引进数据高端人才和领军人才。
三是加强政府、企业、高校以及科研单位合作，形成政产学研结合的合作培养人才机制。
四是出台相应的法律法规，加大政策和资金支持力度，为数据人才在相关技术与运用提供保障。
最后，依托社会教育资源开展相关培训活动，广泛普及数据知识，提高社会整体认知和应用水平。
结论
数据治理的标准体系和标准化实施框架对于组织管理和数据资产的保护具有重要意义。
建立科学规范的数据治理体系，可以提高数据的质量和合规性，降低数据风险；同时，正确实施数据治理的标准化框架，可以确保数据治理的有效、持续和可持续发展。
因此，组织应该重视数据治理的建设，并根据自身需求制定相应的数据治理标准和实施框架。
参考文献
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