数据治理行业发展现状 数据治理行业未来趋势预测

数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

数据治理行业发展现状 数据治理行业未来趋势预测

数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。信息系统建设发展到一定阶段，数据资源将成为战略资产，而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件。

近年来，国内外在数据治理领域已经开展了大量有意义的研究工作，如DAMA(国际数据管理协会)、DGI(国际数据治理研究所)、IBM等。中电标协ITSS分会服务管控组代表中国于2015年向ISO/IECJTC1/SC40提出“数据治理国际标准”立项建议并获得通过，成为数据治理国际标准ISO/IEC38505-1《信息技术IT治理数据治理第1部分：ISO/IEC38500在数据治理中的应用》的联合编辑和ISO/IECTR38505-2《信息技术IT治理数据治理第2部分：数据治理对数据管理的影响》的编辑。

与此同时，中电标协ITSS分会服务管控组带领国内近百家机构开展《信息技术服务治理第5部分：数据治理规范》(简称“数据治理国际标准”，下同)国家标准的研制。标准研制组结合国际数据治理标准的研制思路，遵循“理论性和实践性相结合、国内与国际同步推进、通用性与开放性相结合、前瞻性和适用性相结合”的原则，明确了数据治理规范实施的方法和过程，研制出了具有中国特色的数据治理规范标准。

根据中研普华产业研究院发布的《2022-2027年中国数据治理行业发展现状分析及未来趋势预测研究报告》显示：

机构开展数据治理之前，应首先明确数据治理的目标。数据治理国际标准把实施数据治理的目标总结为运营合规、风险可控、价值实现三个层面，机构可根据自身业务需求进行选择。其中，运营合规是基础目标，应保证数据及其应用的合规;在合规的基础上，建立数据风险管控机制，确保数据及其应用满足风险偏好和风险容忍度;以合规、可控的数据应用为基础，构建数据价值实现体系，促进数据资产化和数据价值实现。

组织决策层作为数据治理的主体，在数据治理过程中主要任务包括评估、指导、监督。决策层首先要明确数据治理的目标，引导管理层开展数据治理现状及需求、数据治理环境、数据资源管理和数据资产运营能力的评估，找出现状和目标之间的差距。指导管理层开展数据治理体系的构建、数据治理域的选择、数据治理的实施落地，通过一系列数据治理工作提升机构的数据应用能力，缩小现状和目标的差距。决策层还应制定合理的评价体系与审计规范，监督数据治理实施的合规性和有效性，对于有偏差或不符合的内容进行指导，最终引导机构实现数据治理目标。

数据治理过程包含统筹和规划、构建和运行、监控和评价、改进和优化四个步骤，是数据治理实施的方法。在统筹和规划阶段，应明确数据治理目标和任务，营造必要的治理环境，做好数据治理实施的准备;在构建和运行阶段，应构建数据治理实施的机制和路径，确保数据治理实施的有序运行;在监控和评价阶段，应监控数据治理的过程，评价数据治理的绩效、风险及合规，保障数据治理目标的实现;在改进和优化阶段，应改进数据治理方案，优化数据治理实施策略、方法和流程，促进数据治理体系的完善。

顶层设计包含数据相关的战略规划、组织构建和架构设计，是数据治理实施的基础。数据战略规划应保持与业务规划、信息技术规划的一致，并明确战略规划实施的策略;组织构建应聚焦责任主体及责权利，通过完善组织机制，获得利益相关方的理解和支持，制定数据管理的流程和制度，以支撑数据治理的实施;架构设计应关注技术架构、应用架构和管理体系架构等，通过持续的评估、改进和优化，以支撑数据的应用和服务。

本报告综合了数据治理行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。报告对于数据治理产品生产企业、经销商、行业管理部门以及拟进入该行业的投资者具有重要的参考价值，对于研究我国数据治理行业发展规律、提高企业的运营效率、促进企业的发展壮大有学术和实践的双重意义。

了解更多行业数据详情，可以点击查阅中研普华产业研究院的《2022-2027年中国数据治理行业发展现状分析及未来趋势预测研究报告》。