【Z6尊龙之声】数据治理的内容和价值

  信息化和数字化进程中出现了各种数据质量问题，，，，使数字赋能和数字化转型的成效大打折扣
。。。。低质量的数据会降低企业的运作效率，
，，
，使大量的数字化资金
、、、、资源、、、、人力的投入事倍功半，，，，甚至影响企业和员工数字化发展的信心
。。因此
，，，数据治理逐步受到重视
。。

  数据质量问题往往源于多方面的因素。。。首先，，，缺乏领导层的支持和管理层的重视会导致数据管理资源投入不足，
，，，难以建立起自顶向下的数据质量管理机制。。其次，，数据输入过程中由于缺乏统一标准和规范，
，容易产生不一致、、
、、不完整或错误信息。。此外
，，
，，数据处理环节中的错误
，，，，如数据清洗
、
、、转换、、、、分析不当，，，，也会导致数据质量问题。。。。技术操作层面的问题，，，例如数据库设计不合理
、、、数据校验规则不严格等，，，
，同样可能引入数据错误
。。。企业在系统升级改造的数据迁移过程中，，也会出现数据标准不统一。。。
。人为因素，，，如部门间沟通不畅
、、数据管理策略不充分
，，
，，也会对数据质量造成影响。。。随着时间推移，
，，，数据问题会积累成非常复杂的难题。。。。

  数据治理的产生主要是为了解决数据质量管理
、、数据安全保护
、、、
、数据合规性增强
、、
、
、数据价值提升、、、风险管理和隐私保护等一系列问题。。这些问题涉及到数据的准确性、、完整性、、一致性、
、
、、时效性和合规性，，，以及如何有效防止数据泄露和滥用的风险。。数据治理的目标是提升利用数据价值，，确保合规约束和风险管控，，同时建设规范化、、、流程化、、、
、智能化的数据处理体系。。。。这包括构筑适配灵活、、标准化
、、、
、模块化的多源异构数据资源接入体系；构建统一调度、、、、精准服务、、
、
、安全可用的信息共享服务体系；打造数据精细化治理体系、、、组织的数据资源融合分类体系。。通过有效的数据治理，，，企业可以更高效地管理资源
。
。。。此外，，整个组织中的用户都可以获得数据以联系和服务客户、、、设计和改进产品和服务。
。
。通过有效的数据治理，，企业还可以获得客户和提供商更大的信任，
，，这是企业可持续发展的关键因素之一。。

  数据治理的概念最早起源于1988年麻省理工学院的数据治理管理计划，，随后国际数据管理组织协会（DAMA）成立，，逐步发展形成了体系化的数据管理知识，，并在各行业得到推广应用
。
。中国在数据治理方面的国家标准制定始于2018年，，其中《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）是2018年颁布的国家标准，，，，成为国内主流的数据治理参考标准
。。随着国家对数据要素潜能的重视，，国家发布了《国家数据标准体系建设指南》，，
，
，旨在激活数据要素潜能
、、做强做优做大数字经济等方面提供引领和规范作用。。。。

  数据治理技术从最初的数据管理逐渐演进，，经历了从业务系统改造、、、关键数据标准定义
、
、、、数据治理组织定义，，，，到数据治理长效机制建立等多个阶段。
。随着人工智能技术的发展，
，，，数据治理工作开始向智能化、、、、高效化
、、精准化方向演进。。。例如，，，，人工智能技术被用于数据分类分级、、、数据安全风险监测等数据安全治理工作。。
。随着数据资源整合共享与开发利用进程加快，，数据安全进入了流通安全的深水区，，
，需要面向责任主体和流通环节设计更细致的数据安全责任划分。
。。。中国通信标准化协会发布《数据治理标准化白皮书》，，
，，其中详细列出了数据治理相关的国家标准明细，，包括基础共性、、通用要求
、
、评估评测等多个方面。。此外，，，数据治理的国际化也在进行中，，，ISO/IEC JTC 1/SC 40 IT服务管理与IT治理委员会致力于审计、、数字取证、、、治理
、
、、风险管理等方面的标准、
、工具和框架的开发制定工作。。
。。

  随着人工智能技术的飞速发展，，，AI模型对数据质量有着极高的要求，，
，，数据治理迎来新的挑战和目标，
，，，毕竟数据质量水平又将决定企业向人工智能迈进的新可能。。