数据治理体系构建
01/数据治理与数据资产概念
Contents
目录页02/数据治理需求分析及应用规划
03/数据管理工具与技术
04/典型案例介绍
/PARTONE
数据治理与数据
资产概念
数据治理、数据资产相关概念定义
数据治理（DataGovernance）数据资源（DataResources）
是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部是指企业或个人在运作中累积的各类数据记录，包括但不限于客户记录、
门发起并推行。它主要关注如何制定和实施针对整个企业内部销售数据、人事信息、采购记录、财务报表及库存数据等。这些数据是原
数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。数据治理的始的、未经加工的，但却蕴含了大量的信息和潜在价值。
目标是提升数据的价值，并确保数据在整个企业中得到有效的数据资源作为大数据领域的新词，在2020年7月被大数据战略重点实验室全国科学技
使用和管理。术名词审定委员会研究基地审定并发布。随着数字化和数据化的发展，数据资源的价
值和应用将越来越受到重视。
数据治理通常包括以下几个方面：
?数据架构组织：定义数据的所有权、责任和管理结构。数据资产（DataAsset）
?数据模型：确定数据的结构、关系和属性。
?政策及体系制定：制定数据使用、存储、共享和保护的规则和标准。是指由个人或企业拥有或控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物
?技术工具：利用先进的技术工具来支持数据治理的各个方面。理或电子方式记录的数据资源。
?数据标准：确保数据的准确性和一致性，避免数据歧义。它是网络空间中的数据集，具有数据权属（如勘探权、使用权、所有权），
?数据质量：监控和管理数据的质量，确保数据的准确性和完整性。具有价值、可计量、可读取。近年来，随着数据经济的发展和技术的进步，
?影响度分析：评估数据变更对企业业务的影响。
数据资产的价值逐渐被认可。
?作业流程：定义数据治理的流程和步骤，确保数据得到妥善管理。
数据资源被视为一种资产纳入企业财务报表，这为企业利用数据资产提供
?监督及考核：对数据治理的实施进行监督和考核，确保数据治理的有
效性。了更多的机会和方式。
数据价值实现模型
维度DRAC模型DIKW模型
数据作为生产要素直接实现价值（资产数据通过赋能业务间接实现价值（知识化、智慧化）
目标导向
化、资本化）-经济价值-技术突破、业务创新
强调数据从资源到资产再到资本的增值
通过数据加工提炼出知识并辅助决策，最终服务于
价值实现方式链条，需通过入表、交易等市场化手段
业务优化或AI应用
实现价值
数据→资源（标准化）→资产（确权、数据→信息（结构化）→知识（规律总结）→智慧
核心阶段
估值）→资本（证券化、股权化）（AI驱动决策）
数据要素市场建设、企业资产入表、数
典型应用领域数据分析、知识管理、人工智