国家标准《信息技术 大数据 数据治理实施指南》（征求意见稿）

本文件规定了数据治理实施过程框架，从规划、执行、评价及改进四个主体过程给出了开展数据治 理活动的活动及内容。本文件适用于指导组织开展数据治理的实施工作。本标准给出了数据治理实施过程的基本框架，从规划、执行、评价及改进四 个主体过程给出了开展数据治理活动的活动及内容。其中，规划过程确定数据治理目标和路线，主要活动包括现状调研及分析、 确立目标、制定实施路线；执行过程开展数据治理的实施执行，主要活动包括建 立数据治理组织、制定制度规范、开展数据治理活动，治理活动包括数据架构、 元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据应用、数据安全、数据生存周期；评价过程对数据治理实施情况进行评价，主要活动包括明确评价目标和范围、设 计指标体系、评价治理绩效；改进过程对数据治理实施情况进行分析和改进，主 要活动包括进行差异分析、制定改进方案和执行改进活动。

数据治理是大数据标准框架中的重要规划领域。目前，国内外在这方面的研 究仍然比较欠缺，主要研究成果集中在数据治理框架、数据管理能力等方面。在 数据治理开展过程中，数据治理对象种类繁多，组织的数据治理能力参差不齐， 如何规范、系统开展数据治理实施是当前亟待解决的问题。数据治理实施指南是组织开展数据治理实施工作的指导性文件。它有助于引 导数据治理实施工作的标准化、规范化，满足组织对数据治理的需求，帮助组织 提升数据价值，推进数据治理行业的发展；同时能够指导组织评价数据治理成效， 提供数据治理改进方法和建议，逐步提升数据治理水平。

数据治理实施过程框架包括规划、执行、评价和改进四个过程，见图1。a) 规划过程确定数据治理目标和路线，主要活动包括现状调研及分析、确立目标、确定实施路线；b) 执行过程开展数据治理的实施执行，主要活动包括建立数据治理组织、制定制度规范、开展数 据治理活动，治理活动包括数据架构、元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据应用、数 据安全、数据生存周期；c) 评价过程对数据治理实施情况进行评价，主要活动包括明确评价目标和范围、设计指标体系、 评价治理绩效；d) 改进过程对数据治理实施情况进行分析和改进，主要活动包括进行差异分析、制定改进方案和 执行改进活动。