數據治理是指從使用零散數據變為使用統一主數據、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業范圍內的綜合數據治理、從嘗試處理主數據混亂狀況到主數據井井有條的一個過程。信息系統建設發展到一定階段，數據資源將成為戰略資產，而有效的數據治理才是數據資產形成的必要條件
數據治理(Data Governance)是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。
數據治理是指從使用零散數據變為使用統一主數據、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業范圍內的綜合數據治理、從嘗試處理主數據混亂狀況到主數據井井有條的一個過程。信息系統建設發展到一定階段，數據資源將成為戰略資產，而有效的數據治理才是數據資產形成的必要條件。
近年來，國內外在數據治理領域已經開展了大量有意義的研究工作，如DAMA(國際數據管理協會)、DGI(國際數據治理研究所)、IBM等。中電標協ITSS分會服務管控組代表中國于2015年向ISO/IECJTC1/SC40提出“數據治理國際標準”立項建議并獲得通過，成為數據治理國際標準ISO/IEC38505-1《信息技術IT治理數據治理第1部分：ISO/IEC38500在數據治理中的應用》的聯合編輯和ISO/IECTR38505-2《信息技術IT治理數據治理第2部分：數據治理對數據管理的影響》的編輯。
與此同時，中電標協ITSS分會服務管控組帶領國內近百家機構開展《信息技術服務治理第5部分：數據治理規范》(簡稱“數據治理國際標準”，下同)國家標準的研制。標準研制組結合國際數據治理標準的研制思路，遵循“理論性和實踐性相結合、國內與國際同步推進、通用性與開放性相結合、前瞻性和適用性相結合”的原則，明確了數據治理規范實施的方法和過程，研制出了具有中國特色的數據治理規范標準。
根據中研普華產業研究院發布的《2022-2027年中國數據治理行業發展現狀分析及未來趨勢預測研究報告》顯示：
機構開展數據治理之前，應首先明確數據治理的目標。數據治理國際標準把實施數據治理的目標總結為運營合規、風險可控、價值實現三個層面，機構可根據自身業務需求進行選擇。其中，運營合規是基礎目標，應保證數據及其應用的合規;在合規的基礎上，建立數據風險管控機制，確保數據及其應用滿足風險偏好和風險容忍度;以合規、可控的數據應用為基礎，構建數據價值實現體系，促進數據資產化和數據價值實現。
組織決策層作為數據治理的主體，在數據治理過程中主要任務包括評估、指導、監督。決策層首先要明確數據治理的目標，引導管理層開展數據治理現狀及需求、數據治理環境、數據資源管理和數據資產運營能力的評估，找出現狀和目標之間的差距。指導管理層開展數據治理體系的構建、數據治理域的選擇、數據治理的實施落地，通過一系列數據治理工作提升機構的數據應用能力，縮小現狀和目標的差距。決策層還應制定合理的評價體系與審計規范，監督數據治理實施的合規性和有效性，對于有偏差或不符合的內容進行指導，最終引導機構實現數據治理目標。
數據治理過程包含統籌和規劃、構建和運行、監控和評價、改進和優化四個步驟，是數據治理實施的方法。在統籌和規劃階段，應明確數據治理目標和任務，營造必要的治理環境，做好數據治理實施的準備;在構建和運行階段，應構建數據治理實施的機制和路徑，確保數據治理實施的有序運行;在監控和評價階段，應監控數據治理的過程，評價數據治理的績效、風險及合規，保障數據治理目標的實現;在改進和優化階段，應改進數據治理方案，優化數據治理實施策略、方法和流程，促進數據治理體系的完善。
頂層設計包含數據相關的戰略規劃、組織構建和架構設計，是數據治理實施的基礎。數據戰略規劃應保持與業務規劃、信息技術規劃的一致，并明確戰略規劃實施的策略;組織構建應聚焦責任主體及責權利，通過完善組織機制，獲得利益相關方的理解和支持，制定數據管理的流程和制度，以支撐數據治理的實施;架構設計應關注技術架構、應用架構和管理體系架構等，通過持續的評估、改進和優化，以支撐數據的應用和服務。
本報告綜合了數據治理行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。報告對于數據治理產品生產企業、經銷商、行業管理部門以及擬進入該行業的投資者具有重要的參考價值，對于研究我國數據治理行業發展規律、提高企業的運營效率、促進企業的發展壯大有學術和實踐的雙重意義。
了解更多行業數據詳情，可以點擊查閱中研普華產業研究院的《2022-2027年中國數據治理行業發展現狀分析及未來趨勢預測研究報告》。
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2022-2027年中國數據治理行業發展現狀分析及未來趨勢預測研究報告
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