來源：資料驅動智慧
追溯我國資料管理和治理的起源可以從我國的資料管理、資訊治理或資料治理的標準談起，下面就是自2000年到現在釋出的部分國家標準：1.GB/T 34960.5-2018 資訊科技服務 治理 第5部分：資料治理規範2.GB/T 32923-2016 資訊科技 安全技術 資訊保安治理3.GB/T 38667-2020 資訊科技 大資料 資料分類指南4.GB/T 42450-2023 資訊科技 大資料 資料資源規劃5.GB/T 36343-2018 資訊科技 資料交易服務平臺 交易資料描述6.GB/T 38555-2020 資訊科技 大資料 工業產品核心後設資料7.GB/T 40094.3-2021 電子商務資料交易 第3部分：資料介面規範8.GB/T 40094.2-2021 電子商務資料交易 第2部分：資料描述規範9.GB/T 36625.3-2021 智慧城市 資料融合 第3部分：資料採集規範10.GB/T 18391.4-2009 資訊科技 後設資料註冊系統(MDR) 第4部分：資料定義的形成11.GB/T 19488.2-2008 電子政務資料元 第2部分：公共資料元目錄12.GB/T 38664.1-2020 資訊科技 大資料 政務資料開放共享 第1部分：總則13.GB/T 19114.32-2008 工業自動化系統與整合 工業製造管理資料：資源應用管理 第32部分：資源應用管理資料的概念模型14.GB/T 31360-2015 固定資產核心後設資料15.GB/T 39400-2020 工業資料質量 通用技術規範16.GB/T 36073-2018 資料管理能力成熟度評估模型17.GB/Z 18219-2008 資訊科技 資料管理參考模型18.GB/T 34079.3-2017 基於雲端計算的電子政務公共平臺服務規範 第3部分：資料管理19.GB/T 38667-2020 資訊科技 大資料 資料分類指南20.GB/T 38555-2020 資訊科技 大資料 工業產品核心後設資料21.GB/T 32180.1-2015 財經資訊科技 企業資源計劃軟體資料介面 第1部分：公共基礎資料22.GB/T 34045-2017 製造業資訊化服務平臺服務資源分類規範21.GB/T 18219-2000 資訊科技 資料管理參考模型22.GB/T 18391.6-2001資訊科技 資料元的規範與標準化 第6部分:資料元的登記23.ISO/IEC 38500:2015 資訊科技-IT治理-資料治理-第1部分24. ISO/IEC 38505-1基於ISO/IEC 38500(IT治理)的資料治理25. ISO/IEC TR 38505-2 資料治理對資料管理的影響我們可以看到，在2000年左右我國就釋出了資料管理參考模型以及資料元的國標，儘管GB/T 18219-2000 資訊科技 資料管理參考模型和GB/T 18391.6-2001資訊科技 資料元的規範與標準化 第6部分:資料元的登記標準已經廢止。自2015年後各個行業也陸續下發了資料治理和管理相關的指導和規範。從以上標準的釋出我們可以看出，我國資料管理和治理起步還是較早的，由於資訊化的發展水平較低，區域行業發展不均衡、對資料的認識和利用不足等原因導致重視程度不夠，最近因為國家把資料作為生產要素提出後又成為了當前關注的焦點。那麼中國在資料治理方面有什麼特點呢?眾所周知，資料在我國作為了生產要素之一，那資料必然要被估值定價，參與社會價值體系分配，然而資料的種種問題大大影響了資料這一要素的生產力，因此我們有必要透過資料治理規範資料管理行為，從而發揮資料資產更大價值。但是，社會中十有八九對資料治理和資料管理概念不清，籠統都叫資料治理，這就導致了資料治理難以被理解，究其原因是道聽途說的比較多，很少有人靜下心來看一看國際標準、國家標準、行業標準對資料治理和資料管理的定義，同時很多資料從業人員也急於求成、不求甚解，上來就想學會方法、步驟、實踐開展資料治理工作。”問渠那得清如許，為有源頭活水來“，不真正弄清概念和定義，在工作中就會遇到困惑、困難和失敗，說不清楚、想不明白、得不到領導支援。因此，有必要搞清資料治理和資料管理的區別和聯絡，才能在實際中有效開展工作，磨刀不誤砍柴工，切勿急功近利。資料治理 data governance 資料資源及其應用過程中相關管控活動、績效和風險管理的集合。[GB/T 34960.5-2018 3.1]資料治理就是建章立制的工作，確保資料得到有效管理；資料管理就是保障資料利益相關者的需求得到滿足，最大程度挖掘資料價值，所以資料管理就包括了資料架構、資料建模、主資料、後設資料、資料質量、資料安全、資料目錄、資料資產等管理工作。從政務資料治理的歷程看，我國政務資料治理主要經歷了三大階段：初步探索階段。20世紀初期人們對政務資料還不夠重視。政府IT建設的重點是IT技術和業務功能的實現，並不是以資料為中心的建設，對政務資料的認識還停留在非常粗淺的階段。這個時期缺乏政務資料治理的方法和相關技術，政府部門對資料質量的重視程度也遠遠不夠，資料質量較差，這也增加了後續跨部門資料匯聚整合的難度。對於政務資料的管理和儲存，尚處於比較初始化的階段，資料儲存分散無序，不存在專門資料管理和歸口部門，採集的資料也主要用於展示，很少進行資料分析和挖掘，資料使用和應用效率較低，這個時期的資料存而未治、治而未用的現象普遍存在。深入認識階段。這一時期社會對政務資料的認識不斷加深，政府部門開始重視資料的質量和資料的價值，資料的收集和使用開始進行有目的的規劃，並對資料進行有計劃的管理。資料已被政府部門自覺地當作輔助管理和決策參考的工具。資料儲存於分散的業務資訊系統中，具備初步的資料標準化能力，檔案的儲存具備統一的格式。但是，該時期資料從業人員大部分精力還是用於資料維護、資料清洗、利用資料形成分析報告，資料分析挖掘能力偏低，資料還未實現真正的價值挖掘，相關的頂層設計和政策支援較少。發展落地階段。在2016年以前，僅有少量省份對政務資料治理投以關注。從2016年開始，各省（區、市）出臺的相關政策檔案的數量出現顯著增加。政府內部建立起專門的資料管理機構，設定相應的工作崗位，聘用專業人員，利用複雜的分析技術解決業務線或者機構的運營難題，政府還為資料從業人員提供職業發展訓練以及清晰的職業發展路徑。截至2019年年底，我國31個省（自治區、直轄市）中，已設立專門資料管理機構的省份為22個。資料的使用已經貫穿於政府管理各個領域、各個環節和各個過程之中，依資料決策、依資料管理、依資料監督已成為常態，政府管理和決策已離不開資料的支撐。同時，整個機構中都強調透過領導和管理來提升資料質量。1.資料生產要素在政策層面得到進一步明確，成為社會各界關注的熱點。繼《促進大資料發展行動綱要》、中央政治局第二次集體學習、十九屆四中全會《決定》中提到資料要素之後，《中共中央國務院關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》出臺，這是中央關於要素市場化配置的第一份檔案，明確提出“加快培育資料要素市場”，並強調要推進政府資料開放共享、提升社會資料資源價值、加強資料資源整合和安全保護的具體要求。2.是高度關注資料安全和隱私保護。2021年，我國公佈了《中華人民共和國資料安全法》、《中華人民共和國個人資訊保護法》，併發起了《全球資料安全倡議》，旨在明確資料安全法律責任，完善監管體系，保障國家安全、公民個人隱私權益和社會安全穩定。檔案中，對政務資料的安全與開放也提出了明確的要求。2021年5月，廣東省印發《廣東省首席資料官制度試點工作方案》,選取省公安廳、省人社廳、省自然資源廳等6個省直部門以及廣州、深圳、珠海、佛山等十個地市開展試點工作,推動建立首席資料官制度。之後，江蘇省工信廳釋出關於在全省推行企業首席資料官制度的通知、杭州釋出《杭州高新區(濱江)首席資料官制度》、紹興釋出《紹興市首席資料官制度》，2022年，上海市靜安區正式建立首席資料官制度。從目前國內試點地區方案來看，政府首席資料官制度的工作目標基本聚焦在“明確職責範圍，健全評價機制，創新資料共享開放和開發利用模式，提高資料治理和資料運營能力”上，重在推進資料要素有序流通，激發資料要素潛力，釋放資料要素紅利，助力城市治理體系和治理能力現代化。政務領域領域關注的是資料資源和開放共享，盤清資料目錄、資料資源目錄、資料資產目錄是政務領域多年的重點工作，因此我們經常會聽到政務中的後設資料。國家資料局的成立也表明一是管理重要核心資料的共享，一是構建資料管理的基本制度。金融領域關注的是資料安全和隱私保護，因為金融銀行業涉及的法律法規有明確規定和行業監管要求，因此我們可以發現，資料治理的組織體系在金融領域是非常完善的，不像製造業構建一個資料治理組織可能需要1-2年的論證時間。通訊領域關注的是資料質量和資料價值。通訊領域具有大量的個人資訊，包括通話資訊、位置資訊、消費資訊等，資料交易往往發生在通訊領域，所以資料質量和資料估值成為通訊領域的焦點。製造領域資料治理起步晚，資訊化發展極不均衡，好的企業資訊化已經覆蓋所以有業務，不好的企業可能只有人力、財務、OA等三四個系統，同時製造業由於資料素養偏低，普遍把資料作為流程附屬產物，因此資料治理工作最為複雜和難以推進。在國際上流行的資料治理的典型框架包括：DAMA資料管理框架、CMMI的DMM、DGI的DCAM、IBM資料治理框架、Gartner資料治理框架等，我國資料治理的框架包括38505、34960和DCMM等。以上是一些典型的資料治理框架，國外的做法是根據行業不同遵循某一框架開展，而我國的特點是研究每個框架的特點，最終形成了獨具特色的框架。有些企業在不同框架間輪番使用，這個效果不好就換一個用。目前，我國主推的DCMM資料管理能力成熟度評估就是一個具有中國特色的框架，比如，DCMM中把資料架構的內容定位為資料模型、資料分佈、資料整合和後設資料；把資料標準定義為術語、主資料、指標資料和資料元；把資料生存週期定義為需求、方案開發、運維和退役。DCMM這個框架應該是國內眾多專家集世界各個典型框架的精華匯聚、提煉、總結的結果。但是，DCMM本身的特點也決定了並不能適用於所有行業，而且其五級要求必須參加或制定行業相關資料標準，其實一個企業的資料管理能力與是否制定標準並沒有直接性的決定關係；還有就是資料標準裡的資料元，重所周知，資料元是資料不可拆分的最小單位，尤其我國很多企業都是購買的商業套件，既有國內的也有國外的，如何在資料元層面實現資料標準化，絕對是一個大大的難題。融合性強現了我國對資料治理的理解和發展，但是要形成真正的中國資料治理理論體現還需要較長的路要走。雖然我們看到，全域治理、全域性治理、中臺治理、大資料治理、複合治理等等新概念的出現，但是必須要認真研究新形勢、新技術、新管理環境下，中國不同行業資料建設和發展的特色，需要更多的行業資料專家結合具體實踐提出更好的資料治理理論和框架。各大頭部企業皆在資料分析上投入龐大資源，期盼改善決策的流程和成效，範圍涵蓋產品研究、業務創新，到供應鏈管理、顧客體驗和風險管理等。然而，許多高管認為，公司在資料分析方面所執行的計劃與投資未獲得應有的回報，而阻擋成功的障礙往往存在於內部的流程與實踐中。近期由哈佛商業評論分析服務所開展的針對全球各行業744名企業高管進行的調查報告指 出，只有不到五分之一(18%)的受訪者表示公司在分析方面的投資已獲得足夠的回報。成效不理想的背後潛藏許多原因：1)在運用分析結果、散佈至實際業務方面的效率低落；2)未在現有工作流程中納入資料分析，導致決策歷經的流程無法真正影響決策者；3)核心業務端人員缺乏解讀並運用資料分析的技能；4)在各部門中分析各自獨立，使結果相互矛盾。此外，儘管企業擁有大量資料，卻很少人認為其公司“根據資料決策”。資料分析、資料驅動、資料應用是資料治理成效的直觀體現。根據訪談和調研，我國在資料治理成效方面突出的企業並不很多，從參與DCMM評估的企業資料便可看出一二，根據中國電子資訊行業聯合會網站公佈，DCMM評估自2020年啟動，河北、天津、無錫等20餘省市相繼釋出針對性支援政策，推動DCMM參評企業數量持續增長，截至目前已累計完成近千家企業的評估，參評企業分佈於全國各地，企業型別覆蓋軟體和資訊科技服務業、製造業、銀行業、電力業、通訊業等多個行業。頭部企業資料管理工作已經進入深水期，但大部分企業仍處於資料管理初期。中國電子資訊行業聯合會DCMM評估統計結果顯示，現階段通訊業、銀行業、電力業資料管理能力相對領先，逐漸邁入深水區，以上3個行業DCMM評分普遍在3級以上，通訊業4級佔比超過了60%，銀行業3級佔比接近70%，電力業3級和4級累計佔比達到85%。軟體和資訊科技業、製造業資料管理能力相對薄弱，以上兩個行業集中於2級和3級，同時2級比例遠高於3級，其中軟體和資訊科技業的2級佔比是3級2倍以上，累計佔比達到97%，製造業的2級佔比接近3級的5倍，累計佔比達到98%。。也就是說大部分企業資料管理能力是比較弱的，因此資料治理的成效應該並不明顯。
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