数据治理标准体系及标准化实施框架研究

数据治理标准体系及标准化实施框架研
究
摘要：近年来，随着我国社会经济迅速发展，企业数量成倍增长。

进入二十
一世纪后，伴随着科研力量大大增强，科技人才也纷纷涌现。

我国的互联网技术
也因此在不断发展壮大。

“互联网+”时代的到来，短视频社交软件、智能手机
的普及和发展，大数据已经通过各种形式融入到人们生活的方方面面。

在大数据
时代下，许多行业都纷纷利用信息化手段提高工作效率。

但是大数据发展也造成
了人们的信息泄露，带来了一系列安全隐患。

因此，这对我们现在的数据治理提
出了一个大的问题。

数据治理标准化值得我们深入探讨与研究。

关键词：数据治理；标准化；标准体系
引言
目前，人们处在信息时代，信息技术及数据技术获得了广泛应用，社会对于
数据共享与开放的需求也逐渐增加。

数据在当今社会中的重要性逐渐凸显，各行
各业都面临着海量数据的管理与利用问题。

而数据治理作为一种重要的管理方法，对于保障数据的质量和合规性具有关键作用。

本文将深入探讨数据治理的标准体
系及标准化实施框架，以提供指导和借鉴。

1.数据治理的定义与重要性
数据治理是一种系统性的方法和流程，用于保护、管理和利用组织内部和外
部数据资源。

通过明确责任、流程和规范，数据治理能够确保数据的质量、可用
性和合规性。

数据治理对于企业的决策、运营和创新都至关重要。

数据治理可以提高数据
的质量和精确性，减少数据错误和冲突，从而增加决策的准确性和可靠性。

此外，
数据治理可以帮助企业遵守相关法规和合规要求，减少法律风险。

因此，建立科
学规范的数据治理体系是企业可持续发展的基石。

2.数据治理标准化发展现状
2.1数据统计不够完善
统计是对社会经济现象数据资料的获取、整理、分析、描述和推断方法的总称，包括获取数据资料的方法和用好这些数据的方法。

“统计”一词起源于国情
调查，最早意为国情学在统计学中加入大数据，可以让数字的统计更加的直观方便，减少一定的人力物力，是比较不错的选择。

统计信息化是指将采集到的数据
进行处理、分析，然后在信息平台上进行发布。

如果数据信息统计技术和统计业
务不能很好的融合，那么统计信息化将缺乏许多灵魂。

目前的统计并不能很好的
将数据进行分类整理。

在信息化过程中，需要紧跟时代潮流，不断地融合新的科
技技术，把统计工作的复杂性融入到先进的信息技术中，并不断地做出更迭革新。

2.2.数据治理没有统一的标准
数据治理标准化是我们一直追求的目标。

但是在现阶段，数据就像爆炸一样“轰”的映入人们的眼帘。

接踵而来的数据让人们眼花缭乱，措手不及。

由于数
据是新的事物，国家对于数据治理的法律法规并不完善，让很多别有用心之人钻
了空子。

相关的研究学者也是各持己见，对于数据治理的标准没有统一意志的意见。

3.数据治理的标准体系
3.1基本原则
数据治理的标准体系应基于以下基本原则：
透明性：明确数据治理的目标、方法和流程，使相关人员了解数据治理的目
的和操作方式。

规范性：确立数据规范和标准，统一数据的定义和格式，保证数据的准确性
和一致性。

沟通合作：建立跨部门、跨职能的沟通机制，促进数据治理的有效实施。

持续改进：建立反馈机制，不断改进数据治理的方法和流程，以适应不断变
化的业务需求。

3.2标准分类
数据治理的标准体系可按照不同的分类原则进行划分，如下：
数据质量标准：包括数据准确性、完整性、一致性、及时性等方面的标准，
以保障数据的质量。

数据安全标准：包括数据权限管理、数据加密、数据备份等方面的标准，以
确保数据的安全性。

数据合规标准：包括个人信息保护、数据隐私保护、法律合规等方面的标准，以满足相关法规和合规要求。

数据共享标准：包括数据交换协议、数据共享机制等方面的标准，以促进数
据的共享与合作。

数据治理流程标准：包括数据治理的流程、方法和指南，以确保数据治理的
有效实施和持续改进。

4标准化实施框架
标准化实施框架是指按照一定的方法和步骤，将数据治理的标准体系应用于
实际业务中的过程。

下面是一个基本的标准化实施框架：确定数据治理的目标和
范围。

建立数据治理的组织架构和团队。

制定数据治理的政策、制度和流程。

设
立数据质量评估与监控机制，进行数据质量检查和评估。

实施数据安全管理措施，保护数据的安全性。

建立数据治理的培训和沟通机制，提高组织成员的数据治理
意识和能力。

定期评估和改进数据治理的效果，不断提高数据治理的成熟度和效能。

4.1实施要点
正确实施数据治理的标准化框架需要注意以下要点：
领导层的支持和重视：高层领导对数据治理的重要性有清晰的认识，并给予
充分的支持和资源。

组织文化的转变：与传统的数据管理方式不同，数据治理需要组织成员有共
同的数据价值观和行动准则。

可持续发展：数据治理是一个长期的工作，需要持续投入和改进，不能只停
留在表面的形式。

4.2 建立数据治理组织构架
健全的数据治理组织是全面开展数据治理工作的基础，数据治理组织应包括
管理人员、业务人员和技术人员。

另外可以设置三种角色，分为数据治理委员会、数据治理业务组、数据治理技术组。

数据治理委员会：由组织的领导及其信息技术部门负责人和业务部门的负责
人组成，委员会是负责制定相关的制度、目标、规范、流程、标准等。

沟通协调
以保证数据工作的全面进行。

数据治理业务组：由业务部门的专家、系统管理员组成，负责业务系统的参数、基础数据的维护，保证系统的正常使用；另外还要负责审核、检查、整改业
务数据，保障数据质量在数据产生源头的高度和精度。

数据治理技术组：由信息技术部门的专业IT技术人员组成，包括系统开发
人员、数据治理人员、数据库管理员。

系统开发人员负责系统数据录入功能符合
数据校验标准和数据治理标准；数据治理人员负责开发数据质量检测规则、监控
数据质量、批量修改数据等工作；数据库管理员则负责系统数据的备份、恢复等
工作。

4.3利用统计加强数据治理标准化
互联网发展的同时给数据的真实性带来了问题。

所以可以建立统计数据库，
录入准确真实的数据，对录入的数据要进行备份，建立严密的数据库，确保统计
数据的安全性，定时请专业技术人员进行系统的升级，设置严密的统计数据导入导出技术，防止别有用心的人盗取数据，加强数据治理标准化。

5.创新数据人才培养
针对数据人才匮乏的实际情况，应积极做好数据人才培养工作，努力培养具有数据思维和创新能力的复合型人才。

一是鼓励国家高等院校、科研机构建立数据人才培养机制，设置数据相关专业，为数据产业发展输送高水平精英人才。

二是鼓励政府立足本地实际，自行培养人才并积极引进数据高端人才和领军人才。

三是加强政府、企业、高校以及科研单位合作，形成政产学研结合的合作培养人才机制。

四是出台相应的法律法规，加大政策和资金支持力度，为数据人才在相关技术与运用提供保障。

最后，依托社会教育资源开展相关培训活动，广泛普及数据知识，提高社会整体认知和应用水平。

结论
数据治理的标准体系和标准化实施框架对于组织管理和数据资产的保护具有重要意义。

建立科学规范的数据治理体系，可以提高数据的质量和合规性，降低数据风险；同时，正确实施数据治理的标准化框架，可以确保数据治理的有效、持续和可持续发展。

因此，组织应该重视数据治理的建设，并根据自身需求制定相应的数据治理标准和实施框架。

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