睿治数据治理管理平台白皮书-数据标准
数据标准管理实践白皮书
数据标准管理实践白皮书前言数据标准（Data Standards）是保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。
数据标准管理是规范数据标准的制定和实施的一系列活动，是数据资产管理的核心活动之一，对于政府和企业提升数据质量、厘清数据构成、打通数据孤岛、加快数据流通、释放数据价值有着至关重要的作用。
但是目前，各行业缺少数据标准管理的理论指导和行业实践案例，企业在标准建立、标准审核、标准落地、标准评估等方面仍存在诸多困难。
本白皮书结合了国内外数据管理相关理论知识的最新成果，以及国内数据标准管理的实践经验，对数据标准管理进行了深入探讨。
重点辨析了数据标准以及相关内涵，梳理了数据标准分类及体系，概括了数据标准管理的组织架构和制度体系，总结了企业开展数据标准管理面临的挑战，并提出了相关实践建议。
相信本白皮书对国内各行业从事数据治理工作的管理者、实践者和研究者都将具有一定参考意义。
目录一、数据标准概述 (1)(一) 数据标准的内涵 (1)(二) 数据标准分类 (2)(三) 数据标准在数据资产管理中的作用 (7)二、数据标准管理主要内容 (10)(一) 标准规划 (10)(二) 标准制定 (11)(三) 标准发布 (13)(四) 标准执行 (14)(五) 标准维护 (16)三、数据标准管理的保障措施 (17)(一) 数据标准管理组织架构 (17)(二) 数据标准管理制度体系 (17)四、数据标准管理挑战与建议 (19)(一) 数据标准管理的挑战 (19)(二) 数据标准管理的实践原则 (19)一、数据标准概述数据标准是进行数据标准化的主要依据，构建一套完整的数据标准体系是开展数据标准管理工作的良好基础，有利于打通数据底层的互通性，提升数据的可用性。
本章从数据标准的概念入手，多角度探讨数据标准的内涵，构建数据标准分类体系，并阐述了数据标准作为数据资产管理核心要素的重要性。
(一) 数据标准的内涵数据标准（Data Standards）是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束1。
数据标准管理实践白皮书
数据标准管理实践白皮书“标准是数据要素管理的基础性标准，规范数据要素管理活动。
”近日，在2021数据产业发展大会上，国家信息中心副主任王晓东表示，目前，我国正在制定的数据标准达到140余项，其中多数已纳入国家标准体系。
而数据标准的制定、实施与应用已成为数字经济发展的重要基础保障。
为了更好地促进数据的规范开发利用，推动数据要素的有序流通，推动数据价值的深度挖掘，提高数据利用效率，根据国家发展战略要求以及标准管理实践经验和发展趋势，在国家信息中心指导下，中国标准化研究院依托国家标准化管理委员会信息技术发展司在2020年5月启动了数据标准管理实践白皮书项目。
一、白皮书背景近年来，我国数字经济蓬勃发展，取得了举世瞩目的成就，我国数字经济的占比已达经济总量的55%。
同时，随着经济社会各项事业的快速发展以及数字技术的不断进步和应用，对我国公共服务、生产生活、生态治理等方面产生了重大影响。
数据作为重要的生产要素之一，在国家发展战略中占有重要地位。
《中共中央国务院关于加快推进全国一体化在线政务服务平台建设的指导意见》（以下简称《指导意见》）提出“构建数据有序流通环境”“完善数据要素流通机制”“加强数据安全保护”，并明确提出“开展数据标准制定”，“推进数据标准与业务系统融合”“加强数据安全保护”等具体目标计划，为数据标准化管理实践提供了指引和目标方向。
1、标准体系建设及发展现状近年来，国家数据标准体系不断完善，形成了涵盖通用基础标准、业务规范、数据应用标准、数据交换标准“四大体系”（见图1),形成了较为完备的数据标准化管理体系。
但由于各部门对数据标准体系发展现状了解不充分，标准工作开展力度不大。
目前，针对政务数据标准化工作，主要有立项标准、归口管理模式标准等。
各部门针对业务系统的不同需求开展了相应制度建设、标准研制以及标准化工作。
2、数据标准化现状目前，我国正在积极参与国际标准化活动，我国已发布的数据标准占国际标准数量的近一半，形成了以国家标准为主，行业标准和团体标准相结合的标准化工作体系。
数据治理白皮书
数据治理白皮书数据治理白皮书1. 引言所谓数据治理，就是管理数据的过程，目的在于确保数据的可靠性、准确性、安全性、及时性。
数据在现代社会中的重要性越来越被人们所认识，越来越多的企业和政府机构开始关注数据治理，从而提高其业务水平和竞争力。
本白皮书旨在探讨数据治理的概念、原则、流程以及重要性。
2. 数据治理的概念数据治理是指对企业或组织内的数据资产进行全面管理和监管的过程。
该过程涉及到数据的存储、使用、更新、共享、传输等各个环节。
数据治理不仅仅是信息技术的问题，更是一个组织管理的问题。
通过合理的数据治理，企业或组织能够达到更好的数据利用效果，提升自身的核心价值。
3. 数据治理的原则3.1 数据的质量原则数据质量是数据治理的核心原则之一，它包括数据的完整性、准确性、一致性、及时性和安全性。
数据治理需要建立完善的数据质量保障机制，确保数据的高质量，提供可靠、准确的信息基础。
3.2 数据的标准化原则数据的标准化也是数据治理的重要原则之一，它是指企业或组织将数据按照一定的规范进行整理和管理，以确保数据的一致性和标准化。
标准化要求企业或组织建立统一的数据规范和标准，保证数据的准确性和一致性，从而提高数据的可用性和可信度。
4. 数据治理的流程数据治理的流程主要包括数据的收集、存储、使用、更新、共享、传输和销毁等各个环节。
在每个环节中，需要有相应的管理和监控机制，以确保数据的质量和安全。
具体而言，数据治理的流程包括以下几个方面：4.1 数据的收集：企业或组织需要收集与其业务相关的数据，并建立数据指标和模型，以确保数据的准确性和完整性。
4.2 数据的存储：企业或组织需要建立数据存储架构，并采用合适的存储技术，以确保数据的安全性和可靠性。
4.3 数据的使用：数据的使用要遵循相应的规定和标准，以确保数据的准确性和合法性。
4.4 数据的更新：企业或组织需要对数据进行定期的更新与维护，并建立相应的数据更新机制，以确保数据的实时性和有效性。
大数据时代的数据治理ppt课件
数据获取
找到数据 提供数据 使用数据 治理数据 数据运维
数据准备
数据服务开发
数据共享发布
自助化 自动化 规范化 可视化 智能化
业务元数据与技术元数据对接； 自助化数据申请和订阅。
基于数据目录的数据服务开发； 在线编辑数据模型，生成作业。
数据服务标准应用方式； 数据通道提供平台支撑。
基于数据地图形成全链路监控； 事前、事中、事后的数据质量检查。
全局的数据资产监控 数据问题跟踪能力
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据治理产品
亿信华辰-睿治普元-数据众包• 对开发人员：通过元数据管理能管控系统的开发上线、提 升开发规范性，自动生成上线脚本，降低开发工作难度和 出错几率
• 对运维人员：通过元数据管理能让日常巡检、版本维护等 工作变得简单可控，辅助日常问题分析查找，简化运维工 作。
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大数据治理阶段
0 1
摸家底
全面梳理企业信息 自动构建数据资产库
0 2
建体系
建立数据标准 提升数据质量
0 3
促应用
形成企业知识图谱 为全企业提供数据价值
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数据治理管理体系手册
数据治理管理体系手册第一章概述1.1数据治理管理体系手册的目的本手册的目的是为了建立和维护一个有效的数据治理管理体系，以确保数据的质量、准确性和安全性，为组织的决策和运营活动提供可靠的数据支持。
1.2范围本手册适用于组织内所有涉及数据治理管理的部门和人员。
涉及的范围包括但不限于数据收集、存储、处理、分析和共享等方面的管理。
1.3定义和术语在本手册中，以下术语的定义如下：- 数据治理：指对数据的全面管理和控制，包括数据的收集、存储、处理、分析和共享等方面。
- 数据质量：指数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
- 数据安全：指对数据进行保护和安全控制，包括数据的存储和传输安全。
- 数据管理体系：指为了有效管理和控制数据而建立的一套规章制度和管理机制。
1.4参考文件在制定本手册和执行数据治理管理体系时，应参考以下文件：(列举相关标准、法规、制度等)- 国家相关的法律法规- 数据管理相关的标准和规范- 组织内部的相关制度和流程文件第二章数据治理管理体系2.1数据治理管理体系的建立为了建立一个有效的数据治理管理体系，组织应当考虑以下要素：- 领导支持：高层领导应重视数据治理，明确目标和责任，提供资源支持。
- 规章制度：建立明确的数据治理管理制度和流程规定，明确数据管理的职责和要求。
- 人员培训：对相关人员进行数据治理管理的培训，提高其数据管理水平。
- 技术支持：建立数据管理的技术支持机制，确保数据的安全和准确性。
2.2数据治理管理体系的组织架构在建立数据治理管理体系时，组织应当明确数据治理的组织架构，包括数据管理委员会、数据管理部门或岗位等。
明确相关人员的职责和权利，确保数据管理的有效运行。
2.3数据治理管理体系的运行机制为了确保数据治理管理体系的有效运行，组织应当建立相应的运行机制，包括数据管理流程、数据质量监控、数据安全控制等。
建立数据管理的绩效评价机制，及时发现问题并加以改进。
第三章数据收集和存储管理3.1数据收集管理组织应当建立明确的数据收集管理制度，包括确定数据收集的范围、方式和要求等。
大数据标准化白皮书
数字化转型信息技术人员的建议
数字化转型信息技术人员的建议数字化转型，是重点，同时也是痛点。
埃森哲与国家工业信息安全发展研究中心推出的《2021中国企业数字转型指数研究》显示，2021年我国数字化转型效果显著的企业为16%。
麦肯锡发布的报告显示，从行业来说，即使是如高科技、媒体和电信这类精通数字技术的行业，在数字化转型中的成功率不超过26％。
而在石油、天然气、汽车、基础设施和制药等较为传统的行业中，数字化转型更具挑战性，成功率仅在4％至11％之间。
数字化转型到底是什么？为什么失败率这么高？今天小亿就来和大家分享下数字化转型的失败原因，以及三大破局思路和四点建议。
如何定义数字化转型？对于数字化转型，IDC对其的定义是：利用数字化技术（例如云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等）和能力来驱动组织商业模式创新和商业生态系统重构的途径和方法即是数字化转型。
其目的是实现企业业务的转型、创新、增长。
而企业数字化的核心，主要是三个方面：第一是连接：万物互联，解决人和人、人和物、物和物的连接问题第二是数据：连接后产生集成和协同，协同过程自然会产生数据第三是智能：数据经过加工和提炼，形成智能化分析应用数字经济时代，“要么僵化，要么进化”倒逼很多企业走上数字转型之路，但“不转型等死，转型找死”也使得转型成为很多企业的惊险一跃。
这一跃是成功还是失败，很难去进行一个统一的界定：可能有的企业搭建起了一个数字化的基础环境，配置了数字化人才，但没有实现自身制定的数字化战略目标；可能有的企业实现了数字化的绩效目标，但没有建立起数据思维、缺少数字文化、甚至业务决策与数据脱节……但有一点可以帮助我们进行判断，那就是企业所进行的这场数字化转型，是否真正提升了其核心能力和价值。
如果数字化转型不达痛点、不促发展，那么就是失败的。
三大破局思路每个企业数字化转型遇到的主要困境虽然有着很强的共性，但每个企业都是独一无二的商业个体，每个企业的破局思路以及具体实施路径都会因为组织差异性而有很多不同，所以也并不存在一个统一的方法论或者一套能直接复制的经验，能够指导企业避免数字化转型失败，但从一些成功的案例中，我们可以找到一些破局思路。
一文了解数据治理全知识体系
一文了解数据治理全知识体系1.引言1.1 概述数据治理是指根据特定的规范和流程，对数据进行管理、保护和优化的一系列操作。
在当今信息爆炸的时代，数据成为了企业决策的重要依据，而数据治理则是确保数据质量和数据价值的关键环节。
数据治理的目标是让数据成为组织的资产，并确保数据的可靠性、一致性、正确性和可用性。
通过数据治理，企业可以更好地管理自身的数据资产，提高数据价值的开发利用能力，进而支持企业的决策制定、运营管理以及市场竞争。
数据治理的内容包括数据质量管理、数据安全保护、数据标准化与整合、数据生命周期管理等。
通过对数据进行规范化、分类、归档、追踪等措施，可以确保数据的准确性和一致性；通过数据权限控制、数据备份与恢复、数据加密等手段，可以保障数据的安全性；通过数据共享与集成、数据同步与传输等方式，可以实现数据的流程化、高效化管理。
数据治理的重要性不言而喻。
首先，合理有效的数据治理可以提高数据的质量和准确性，保证决策的科学性和可靠性。
其次，数据治理可以帮助企业更好地管理数据，提高对数据的利用价值和竞争力。
再次，数据治理可以帮助企业满足法规和合规要求，防范数据泄露和滥用的风险。
然而，数据治理也面临一系列的挑战。
首先，数据治理涉及到多个部门和业务线，需要协同合作和资源投入。
其次，数据治理需要遵守法规和合规要求，需要投入大量的时间和精力。
此外，数据治理还需要解决数据隐私保护和数据伦理等问题。
为了解决数据治理面临的挑战，提高数据治理的效率和效果，可以采取一些解决方案。
例如，建立专门的数据治理团队，负责数据治理的规划、执行和监督；采用先进的数据治理技术和工具，提升数据治理的自动化和智能化水平；加强数据治理的沟通和培训，提高员工对数据治理的认识和理解。
展望未来，数据治理将继续向更加智能化、全面化的方向发展。
随着人工智能、大数据分析等技术的不断发展，数据治理将面临更多的挑战和机遇。
因此，企业需要不断提升数据治理的能力和水平，保持与时俱进，以适应新的发展趋势和需求。
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1.1数据标准建设
睿治数据治理平台提供了一套完整的数据标准管理流程及办法，通过一系列的活动，统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为后续数据质量检查、数据安全管理等提供标准依据。
1.1.1灵活配置数据标准属性
定义不同的数据标准可能存在需要录入不同的属性，为了满足不同项目对数据标准的设计，睿治数据治理平台提供了数据标准集管理，内置了业务属性、技术属性、管理属性、质量属性、主数据属性、生命周期属性供用户选择使用，并支持自定义属性。
1.1.2方式丰富的数据标准录入
平台提供灵活方便的操作界面，根据用户选择合适的方式，快速创建数据标准，支持用户手动创建数据标准，同时支持拾取元数据生成数据标准，简化数据标准创建的步骤，同时支持修改、删除等操作。
除了手动创建外，还支持通过导入的方式进行批量创建。
通过导出标准集，让用户在线下对数据标准进行整理，将整理完成的数据标准导入到平台后，成为一条可映射、评估的数据标准。
1.1.3 完备的数据标准审批
数据标准创建保存后，确认无误后，支持整集发起审批。
审批支持通过、退回操作，可采用邮件或任务提醒的方式通知参与审批的用户。
同时支持审批列表的搜索，快速定位数据标准。
1.1.4先进的数据标准落地映射
数据标准被设计出来，主要目的是为了规范各业务系统的数据建设。
平台支持对数据标准设置落地映射，一条标准可根据实际业务需求进行多个映射，映射设置细化到实际业务系统对应的元数据上，为后续的落地评估提供依据，设置好的落地映射支持修改、删除。
1.1.5智能精确的数据标准落地评估
为了方便用户检查业务系统是否按照数据标准进行建设，提供对数据标准进行落地评估，支持多种方式评估，包括单条数据标准、标准集进行评估。
同时支持通过数据标准和元数据双向评估标准落地情况。
1.1.6灵活有效的数据标准监控
数据标准监控对数据标准的KPI指标进行监控，包括已生成标准个数，失效个数，提交个数，通过个数，退回个数等指标。
另外，监控表可根据客户需求进行二次改造。