1. 基礎(chǔ)理論知識

1.1. 數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)（Data）,，或稱數(shù)據(jù)資源,，是指所有能輸入到計算機并被計算機程序處理的符號的介質(zhì)的總稱，是用于輸入電子計算機進行處理,，具有一定意義的數(shù)字,、字母、符號和模擬量等的通稱,，是組成信息系統(tǒng)的最基本要素,。

1.2. 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（Big Data）指一種規(guī)模大到在獲取、存儲,、管理,、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模,、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn),、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化,、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越成為數(shù)據(jù)的主要部分。大數(shù)據(jù)技術(shù)的不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理,。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè),，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵,，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”,。

1.3. 數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)源（Data Source）是提供某種所需要數(shù)據(jù)的器件或原始媒體,。在數(shù)據(jù)源中存儲了所有建立數(shù)據(jù)庫連接的信息。就像通過指定文件名稱可以在文件系統(tǒng)中找到文件一樣,，通過提供正確的數(shù)據(jù)源名稱,，可以找到相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫連接。

常見的數(shù)據(jù)源類型有：關(guān)系數(shù)據(jù)庫,、時序數(shù)據(jù)庫,、鍵值存儲數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫,、文檔數(shù)據(jù)庫,、圖形數(shù)據(jù)庫,、搜索引擎存儲、對象數(shù)據(jù)庫,、MPP數(shù)據(jù)庫,、大數(shù)據(jù)庫、工具或文件等,。

1.4. 數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是為企業(yè)所有級別的決策制定過程,，提供所有類型數(shù)據(jù)支持的數(shù)據(jù)集合。一般情況下,，它是主要職能是數(shù)據(jù)存儲,，為了給組織輸出分析性報告，為支撐決策的目的而創(chuàng)建的,。同時,，也可以提供指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進，監(jiān)視和管理數(shù)據(jù)接入時間,、數(shù)據(jù)成本,、數(shù)據(jù)質(zhì)量。

由于數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)匯總的數(shù)據(jù)存儲空間,，一般情況下,，會對數(shù)據(jù)倉庫進行分層，常見分層有貼源層（ODS）,、數(shù)據(jù)整合層（EDW）、主題模型層(FDM),、共性計算層/共性加工層(ADM）,、應(yīng)用集市層/數(shù)據(jù)集市層(ADS）。每種分層組合會根據(jù)具體實施情況,，完成數(shù)據(jù)倉庫分層設(shè)計,。下圖是實施常見的分層架構(gòu)圖。

圖1 數(shù)據(jù)倉庫分層架構(gòu)圖

1.5. 數(shù)據(jù)中臺

數(shù)據(jù)中臺是一套可持續(xù)“讓企業(yè)的數(shù)據(jù)用起來”的機制,，一種戰(zhàn)略選擇和組織形式，是依據(jù)企業(yè)特有的業(yè)務(wù)模式和組織架構(gòu),，通過有形的產(chǎn)品和實施方法論支撐,，構(gòu)建一套持續(xù)不斷把數(shù)據(jù)變成資產(chǎn)并服務(wù)于業(yè)務(wù)的機制。數(shù)據(jù)中臺需要具備數(shù)據(jù)匯聚整合,、數(shù)據(jù)提純加工,、數(shù)據(jù)服務(wù)可視化、數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)四個核心能力,，讓組織的員工,、客戶,、伙伴能夠方便地應(yīng)用數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)中臺是一種概念,、理論,，并不是一個獨立系統(tǒng)的名稱，它是在數(shù)據(jù)倉庫（數(shù)據(jù)中心）的基礎(chǔ)上引申出來的新的概念,。職能定位是所有數(shù)據(jù)的匯聚之所,，以及為上層數(shù)據(jù)應(yīng)用提供支撐的平臺基礎(chǔ)，即數(shù)據(jù)賦能,。

若想全面了解數(shù)據(jù)中臺,，區(qū)分數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)中臺的異同，需要從數(shù)據(jù)來源,、建設(shè)目標,、數(shù)據(jù)應(yīng)用三個層面進行說明。

• 在數(shù)據(jù)來源層面：

數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源主要是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫,，數(shù)據(jù)格式也是以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主,。

數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)來源期望是全域數(shù)據(jù)包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù),、埋點數(shù)據(jù),、爬蟲數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等,。數(shù)據(jù)格式可以是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),，也可以是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

• 在建設(shè)目標層面：

數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)主要用來做BI報表,，目的性單一,，只抽取和清洗該相關(guān)分析報表用到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。若新增一張報表,，需要從ODS到ADS做一遍數(shù)據(jù)加工,。

建立數(shù)據(jù)中臺的目標是為了融合組織的全部數(shù)據(jù)，打通數(shù)據(jù)之間的隔閡,，消除數(shù)據(jù)標準和口徑不一致的問題,。數(shù)據(jù)中臺通常會對來自多方面的的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行清洗，按照主題域概念建立多個以事物為主的主題域比如用戶主題域,，商品主題域,，渠道主題域，門店主題域等等,。數(shù)據(jù)中臺遵循三個one的概念：One Data, One ID, One Service,，基于該理念，數(shù)據(jù)中臺不僅僅是匯聚企業(yè)各種數(shù)據(jù),，而且讓這些數(shù)據(jù)遵循相同的標準和口徑,，對事物的標識能統(tǒng)一或者相互關(guān)聯(lián),，并且提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)接口，完成數(shù)據(jù)賦能,。

• 在數(shù)據(jù)應(yīng)用層面：

數(shù)據(jù)倉庫主要是面向BI報表,，數(shù)據(jù)應(yīng)用的建設(shè)就是傳統(tǒng)煙囪式建設(shè)，每次都從頭再來的開發(fā)方式,。

數(shù)據(jù)中臺上的數(shù)據(jù)應(yīng)用不僅僅只是面向于BI報表,，更多面向營銷推薦、用戶畫像,、AI決策分析,、風(fēng)險評估、經(jīng)營分析等,。而且這些數(shù)據(jù)應(yīng)用,，基于數(shù)據(jù)中臺已經(jīng)匯總、沉淀完畢,，能快速為相關(guān)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù),，完成快速數(shù)據(jù)開發(fā)工作，同時之前工作成果都能被多個應(yīng)用共享,。

1.6. 數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)管理(Data Management)是為實現(xiàn)數(shù)據(jù)和信息資產(chǎn)價值的獲取,、控制、保護,、交付以及提升,，對政策、實踐和項目所做的計劃,、執(zhí)行和監(jiān)督,。

一般包含以下三層含義：

（1）數(shù)據(jù)管理包含一系列業(yè)務(wù)職能，包括政策,、計劃、實踐和項目的計劃和執(zhí)行,；

（2）數(shù)據(jù)管理包含一套嚴格的管理規(guī)范和過程,，用于確保業(yè)務(wù)職能得到有效履行；

（3）數(shù)據(jù)管理包含多個由業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)和技術(shù)專家組成的管理團隊,，負責落實管理規(guī)范和過程,。

1.7. 數(shù)據(jù)治理

國際數(shù)據(jù)管理協(xié)會（DAMA）給出的定義：數(shù)據(jù)治理是對數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理行使權(quán)力和控制的活動集合。

《GBT34960.5-2018 信息技術(shù)服務(wù) 治理 第5部分》給出的定義：數(shù)據(jù)資源及其應(yīng)用過程中相關(guān)管控活動,、績效和風(fēng)險管理的集合,。數(shù)據(jù)治理域包括數(shù)據(jù)管理體系和數(shù)據(jù)價值體系。

國際數(shù)據(jù)治理研究所（DGI）給出的定義：數(shù)據(jù)治理是一個通過一系列信息相關(guān)的過程來實現(xiàn)決策權(quán)和職責分工的系統(tǒng),，這些過程按照達成共識的模型來執(zhí)行,，該模型描述了誰（Who）能根據(jù)什么信息,，在什么時間（When）和情況（Where）下，用什么方法（How）,，采取什么行動（What）,。

另一種解釋：

俠義數(shù)據(jù)治理為了滿足內(nèi)部風(fēng)險管理和外部監(jiān)管合規(guī)的需要。通過一系列信息相關(guān)的過程來實現(xiàn)決策權(quán)和職責分工的系統(tǒng),。

廣義的數(shù)據(jù)治理是對數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理行使權(quán)力和控制的活動集合（規(guī)劃,、監(jiān)控和執(zhí)行），指導(dǎo)其他數(shù)據(jù)管理職能如何執(zhí)行,，在高層次上執(zhí)行數(shù)據(jù)管理制度,。組織為實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值最大化所開展的一系列持續(xù)工作過程，明確數(shù)據(jù)相關(guān)方的責權(quán),、協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)相關(guān)方達成數(shù)據(jù)利益一致,、促進數(shù)據(jù)相關(guān)方采取聯(lián)合數(shù)據(jù)行動。

最終目標是提升數(shù)據(jù)的價值,，數(shù)據(jù)治理非常必要,，是企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字戰(zhàn)略的基礎(chǔ)，它是一個管理體系,，包括組織,、制度、流程,、工具,。

再來一種解釋：

數(shù)據(jù)治理（Data Governance）是指將數(shù)據(jù)作為企業(yè)資產(chǎn)而展開的一系列的具體化工作，是對數(shù)據(jù)的全生命周期管理,。

我的理解：

數(shù)據(jù)治理從詞組組成上分數(shù)據(jù)和治理,，治理有改革的意思。既然有改革,，那么就需要有相關(guān)制度,、流程、工具完成對數(shù)據(jù)的重新梳理,、歸類,，以滿足數(shù)據(jù)的使用要求。

數(shù)據(jù)治理的目標是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量（準確性和完整性）,，保證數(shù)據(jù)的安全性（保密性,、完整性及可用性），實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源在各組織機構(gòu)部門的共享,；推進信息資源的整合,、對接、共享和綜合應(yīng)用,，從而提升企業(yè)管理水平,，充分發(fā)揮信息化在經(jīng)營管理中的作用,。

數(shù)據(jù)治理相關(guān)制度、流程會引申出數(shù)據(jù)治理咨詢,，如《數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)及人才管理方案》,、《數(shù)據(jù)治理實施路徑》、《數(shù)據(jù)應(yīng)用場景實施路徑》,、《元數(shù)據(jù)管理辦法及流程》,、《數(shù)據(jù)標準管理辦法及流程》、《數(shù)據(jù)質(zhì)量問題分析及整改方案》,、《未來N年數(shù)據(jù)治理發(fā)展規(guī)劃》等,；數(shù)據(jù)治理工具會引申出相關(guān)管理系統(tǒng)，如元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),、數(shù)據(jù)安全系統(tǒng),、數(shù)據(jù)標準系統(tǒng)、數(shù)據(jù)質(zhì)量系統(tǒng)等,，一般偏向基于數(shù)據(jù)治理咨詢成果完成當期數(shù)據(jù)治理實施與落地,。

1.8. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)（Data Asset）是指由企業(yè)擁有或者控制的，能夠為企業(yè)帶來未來經(jīng)濟利益的,，以物理或電子的方式記錄的數(shù)據(jù)資源,，如文件資料、電子數(shù)據(jù)等,。在企業(yè)中,，并非所有的數(shù)據(jù)都構(gòu)成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是能夠為企業(yè)產(chǎn)生價值的數(shù)據(jù)資源,。

《GBT34960.5-2018 信息技術(shù)服務(wù) 治理 第5部分》給出的定義：組織擁有和控制的,、能夠產(chǎn)生效益的數(shù)據(jù)資源。

2. 數(shù)據(jù)治理相關(guān)理論知識

2.1. 數(shù)據(jù)模型

數(shù)據(jù)模型（Data Model）,，經(jīng)常簡稱為模型,，是現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)特征的抽象，用于描述一組數(shù)據(jù)的概念和定義,。數(shù)據(jù)模型從抽象層次上描述了數(shù)據(jù)的靜態(tài)特征,、動態(tài)行為和約束條件。數(shù)據(jù)模型所描述的內(nèi)容有三部分：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),、數(shù)據(jù)操作（其中ER圖數(shù)據(jù)模型中無數(shù)據(jù)操作）和數(shù)據(jù)約束，形成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本藍圖,，也是企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的戰(zhàn)略地圖,。數(shù)據(jù)模型按不同的應(yīng)用層次分成主題域數(shù)據(jù)模型、概念數(shù)據(jù)模型,、邏輯數(shù)據(jù)模型,、物理數(shù)據(jù)模型四種類型,。

主題域數(shù)據(jù)模型：簡稱主題域模型，是最高視角的規(guī)劃藍圖,，是在較高層次上將企業(yè)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)綜合,、歸類，并進行分析利用的抽象,。一般情況下主題域模型按業(yè)務(wù),、系統(tǒng)、部門等劃分,。

概念數(shù)據(jù)模型：簡稱概念模型,，是一種面向用戶、面向客觀世界的模型,，主要用來描述現(xiàn)實世界的概念化結(jié)構(gòu),，與具體的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS，Database Management System）無關(guān),，一般只有實體集,，聯(lián)系集的分析結(jié)構(gòu)。

邏輯數(shù)據(jù)模型：簡稱邏輯模型,，是一種以概念模型為基礎(chǔ),，根據(jù)業(yè)務(wù)條線、業(yè)務(wù)事項,、業(yè)務(wù)流程,、業(yè)務(wù)場景的需要，設(shè)計的面向業(yè)務(wù)實現(xiàn)的數(shù)據(jù)模型,，一般包括具體的功能和處理信息,。邏輯模型是面向DBMS的模型，用于指導(dǎo)在不同的DBMS系統(tǒng)中實現(xiàn),。邏輯數(shù)據(jù)模型常見形式有網(wǎng)狀數(shù)據(jù)模型,、層次數(shù)據(jù)模型等。

物理數(shù)據(jù)模型：簡稱物理模型,，是一種面向計算機物理表示的模型,，描述了數(shù)據(jù)在儲存介質(zhì)上的組織結(jié)構(gòu)。物理模型的設(shè)計應(yīng)基于邏輯模型的成果,，以保證實現(xiàn)業(yè)務(wù)需求,。它不但與具體的DBMS有關(guān)，而且還與操作系統(tǒng)和硬件有關(guān),，因此,，在設(shè)計模型時需要考慮系統(tǒng)性能的相關(guān)要求。

2.2. 元模型&元數(shù)據(jù)

元模型（Meta Model）是關(guān)于模型的模型，是描述某一模型的規(guī)范,，具體來說就是組成模型的元素和元素之間的關(guān)系,。元模型是相對與模型的概念，離開了模型元模型就沒有了意義,。

元數(shù)據(jù)（Metadata）,，又稱中介數(shù)據(jù)、中繼數(shù)據(jù),，為描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)（data about data）,，主要是描述數(shù)據(jù)屬性（property）的信息，用來支持如指示存儲位置,、歷史數(shù)據(jù),、資源查找、文件記錄等功能,。元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)的組織,、數(shù)據(jù)域及其關(guān)系的信息，簡言之,，元數(shù)據(jù)就是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù),。元數(shù)據(jù)按用途不同分為技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù),、操作元數(shù)據(jù),、管理元數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)模型,、元模型,、元數(shù)據(jù)之間的關(guān)系：模型是數(shù)據(jù)特征的抽象，是組建元模型的理論基礎(chǔ),。元模型是元數(shù)據(jù)的模型,，是存儲元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型，由于元數(shù)據(jù)的多樣性,，因此不同類型及子類對應(yīng)的元模型也不盡相同,，需要根據(jù)具體的元數(shù)據(jù)進行設(shè)計。

• 技術(shù)元數(shù)據(jù)

技術(shù)元數(shù)據(jù)（Technical Metadata）：描述數(shù)據(jù)系統(tǒng)中技術(shù)領(lǐng)域相關(guān)概念,、關(guān)系和規(guī)則的數(shù)據(jù),；包括數(shù)據(jù)平臺內(nèi)對象和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的定義、源數(shù)據(jù)到目的數(shù)據(jù)的映射,、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的描述等,。

技術(shù)元數(shù)據(jù)如果細分，還可以分為結(jié)構(gòu)性技術(shù)元數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)性技術(shù)元數(shù)據(jù),。

結(jié)構(gòu)性技術(shù)元數(shù)據(jù)：結(jié)構(gòu)性技術(shù)元數(shù)據(jù)提供了在信息技術(shù)的基礎(chǔ)架構(gòu)中對數(shù)據(jù)的說明,，如數(shù)據(jù)的存放位置、數(shù)據(jù)的存儲類型、數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系等,。

關(guān)聯(lián)性技術(shù)元數(shù)據(jù)：描述了數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和數(shù)據(jù)在信息技術(shù)環(huán)境之中的流轉(zhuǎn)情況。技術(shù)元數(shù)據(jù)的范圍主要包括：技術(shù)規(guī)則（計算/統(tǒng)計/轉(zhuǎn)換/匯總）,、數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則技術(shù)描述,、字段、衍生字段,、事實/維度,、統(tǒng)計指標、表/視圖/文件/接口,、報表/多維分析,、數(shù)據(jù)庫/視圖組/文件組/接口組、源代碼/程序,、系統(tǒng),、軟件、硬件等,。

在實踐中,，技術(shù)元數(shù)據(jù)的采集的內(nèi)容會根據(jù)不同數(shù)據(jù)庫做具體內(nèi)容的調(diào)整，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫常見的表,、字段,、存儲過程、函數(shù),、視圖,，鍵值存儲數(shù)據(jù)庫就沒有視圖、存儲過程這種概念,。

• 業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)

描述數(shù)據(jù)系統(tǒng)中業(yè)務(wù)領(lǐng)域相關(guān)概念,、關(guān)系和規(guī)則的數(shù)據(jù)；包括業(yè)務(wù)術(shù)語,、信息分類,、指標、統(tǒng)計口徑等,。從另一個維度來說,，業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的關(guān)鍵元數(shù)據(jù)，是用戶訪問時了解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的途徑,，內(nèi)容來源包括多個方面：用例建模(Case Modeling)工具,、控制數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫目錄和數(shù)據(jù)抽?。D(zhuǎn)換／加載的工具,。

在實踐中，常見的數(shù)據(jù)指標、數(shù)據(jù)元素（數(shù)據(jù)元）,、數(shù)據(jù)標簽,、報表表頭等都屬于業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)。

• 操作元數(shù)據(jù)

與元數(shù)據(jù)管理相關(guān)的組織,、崗位,、職責、流程,，以及系統(tǒng)日常運行產(chǎn)生的操作數(shù)據(jù),。操作元數(shù)據(jù)管理的內(nèi)容主要包括：與元數(shù)據(jù)管理相關(guān)的組織、崗位,、職責,、流程、項目,、版本,，以及系統(tǒng)生產(chǎn)運行中的操作記錄，如運行記錄,、應(yīng)用程序,、運行作業(yè)。

簡單理解,，操作元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)處理過程的數(shù)據(jù),。

在實踐中，一般操作元數(shù)據(jù)主要存儲的數(shù)據(jù)是：數(shù)據(jù)ETL信息,、數(shù)據(jù)加工處理策略數(shù)據(jù)信息,、數(shù)據(jù)處理調(diào)度信息、數(shù)據(jù)處理異常信息等,。

• 管理元數(shù)據(jù)

描述了數(shù)據(jù)的管理屬性,，包括管理部門、管理責任人等,，通過明確管理屬性,，有利于數(shù)據(jù)管理責任到部門和個人，是數(shù)據(jù)安全管理的基礎(chǔ),。常見的管理元數(shù)據(jù)包括：數(shù)據(jù)所有者,、數(shù)據(jù)質(zhì)量定責、數(shù)據(jù)安全等級等,。

簡單理解,，管理元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)管理歸屬的數(shù)據(jù)。

在實踐中,，一般管理元數(shù)據(jù)主要存儲的數(shù)據(jù)是：數(shù)據(jù)歸屬信息(業(yè)務(wù)歸屬,、系統(tǒng)歸屬,、運維歸屬、數(shù)據(jù)權(quán)限歸屬),、各個數(shù)據(jù)庫里面創(chuàng)建的用戶訪問庫\表\視圖\存儲過程等的權(quán)限信息（含數(shù)據(jù)安全信息）等,。

2.3. 數(shù)據(jù)標準

數(shù)據(jù)標準（Data Standards）是指保障數(shù)據(jù)的內(nèi)外部使用和交換的一致性和準確性的規(guī)范性約束。在數(shù)字化過程中,，數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)活動在信息系統(tǒng)中的真實反映,。由于業(yè)務(wù)對象在信息系統(tǒng)中以數(shù)據(jù)的形式存在，數(shù)據(jù)標準相關(guān)管理活動均需以業(yè)務(wù)為基礎(chǔ),，并以標準的形式規(guī)范業(yè)務(wù)對象在各信息系統(tǒng)中的統(tǒng)一定義和應(yīng)用，以提升企業(yè)在業(yè)務(wù)協(xié)同,、監(jiān)管合規(guī),、數(shù)據(jù)共享開放、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用等各方面的能力,。

數(shù)據(jù)標準是一個從業(yè)務(wù),、技術(shù)、管理三方面達成一致的規(guī)范化體系,，同時也是是建立一套符合自身實際,，涵蓋定義、操作,、應(yīng)用多層次數(shù)據(jù)的標準化體系,。它包括基礎(chǔ)類標準和指標類標準。

• 基礎(chǔ)類數(shù)據(jù)標準

基礎(chǔ)類數(shù)據(jù)標準是為了統(tǒng)一組織所有業(yè)務(wù)活動相關(guān)數(shù)據(jù)的一致性和準確性,，解決業(yè)務(wù)間數(shù)據(jù)一致性和數(shù)據(jù)整合,，按照數(shù)據(jù)標準管理過程制定的數(shù)據(jù)標準。

基礎(chǔ)類數(shù)據(jù)標準主要的內(nèi)容,，包括數(shù)據(jù)元,、代碼集、數(shù)據(jù)集,、編碼規(guī)則,。

數(shù)據(jù)元( Data Element)，也稱為數(shù)據(jù)元素,，是用一組屬性描述其定義,、標識、表示和允許值的數(shù)據(jù)單元,，在一定語境下,，通常用于構(gòu)建一個語義正確、獨立且無歧義的特定概念語義的信息單元,。數(shù)據(jù)元可以理解為數(shù)據(jù)的基本單元,，將若干具有相關(guān)性的數(shù)據(jù)元按一定的次序組成一個整體結(jié)構(gòu)即為數(shù)據(jù)模型,。對應(yīng)的是數(shù)據(jù)元標準。

代碼集是用于說明信息基本數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)元素的分類編碼,。代碼基于某一個代碼集的分類編碼下的可排序數(shù)據(jù)集合,，一般情況下代碼是無序的對象集合，包含唯一值CODE,，和對應(yīng)的值VALUE,。為了擴展性，體現(xiàn)樹狀代碼模式,，還會有父類CODE,。由于代碼一詞在業(yè)務(wù)人員理解中會產(chǎn)生開發(fā)代碼的概念，有時候會將代碼集改成編碼集,，對應(yīng)的是編碼標準,。

• 指標類數(shù)據(jù)標準

指標類數(shù)據(jù)標準一般分為基礎(chǔ)指標標準和計算指標（又稱組合指標）?；A(chǔ)指標具有特定業(yè)務(wù)和經(jīng)濟含義,，且僅能通過基礎(chǔ)類數(shù)據(jù)加工獲得，計算指標通常由兩個以上基礎(chǔ)指標計算得出,。

2.4. 數(shù)據(jù)質(zhì)量

數(shù)據(jù)質(zhì)量（Data Quality）是保證數(shù)據(jù)應(yīng)用效果的基礎(chǔ),，是描述數(shù)據(jù)價值含量的指標。

衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的指標體系有很多,，典型的指標有：完整性（數(shù)據(jù)是否缺失）,、規(guī)范性（數(shù)據(jù)是否按照要求的規(guī)則存儲）、一致性（數(shù)據(jù)的值是否存在信息含義上的沖突）,、準確性（數(shù)據(jù)是否錯誤）,、唯一性（數(shù)據(jù)是否是重復(fù)的）、時效性（數(shù)據(jù)是否按照時間的要求進行上傳）,。

通常從技術(shù)方面,、業(yè)務(wù)方面、管理方面尋找數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,。

• 技術(shù)方面

在技術(shù)方面,，一般從數(shù)據(jù)庫表設(shè)計、數(shù)據(jù)生產(chǎn),、數(shù)據(jù)采集,、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)裝載,、數(shù)據(jù)存儲整個數(shù)據(jù)生命周期的各個環(huán)點尋找數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,。

數(shù)據(jù)庫表設(shè)計環(huán)節(jié)：在業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)時對表結(jié)構(gòu)、字段約束,、數(shù)據(jù)校驗規(guī)則的設(shè)計不合理,，造成數(shù)據(jù)錄入無校驗或校驗不當,，引起數(shù)據(jù)重復(fù)、不準確,、不完整等,。

數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)：指業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生生產(chǎn)數(shù)據(jù)，在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中未控制數(shù)據(jù)寫入權(quán)限,、對數(shù)據(jù)收集頁面未做數(shù)據(jù)校驗,、對數(shù)據(jù)重復(fù)提交未做限制、數(shù)據(jù)之間的邏輯未做控制等引發(fā)數(shù)據(jù)重復(fù),、不準確,、不一致等。各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)通用或者依賴數(shù)據(jù)未做統(tǒng)一的管理,，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)各自為政,，煙囪式建設(shè)系統(tǒng)，導(dǎo)致系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)不一致,。

數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)通過API、DB Link等方式獲取數(shù)據(jù),，在采集點,、采集頻率、采集內(nèi)容,、映射關(guān)系,、采集參數(shù)和流程設(shè)置的不合理，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集效率低下,、采集失敗,、數(shù)據(jù)丟失、數(shù)據(jù)映射與轉(zhuǎn)換失敗等問題,。

數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)：網(wǎng)絡(luò)不可控,、數(shù)據(jù)傳輸過程中未加密，造成數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)被篡改,、丟失引發(fā)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,。

數(shù)據(jù)加工環(huán)節(jié)：指通過ETL、數(shù)據(jù)開發(fā)等方式,，在編制數(shù)據(jù)清洗規(guī)則,、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則、數(shù)據(jù)裝載規(guī)則時,，未做合理的限制,、驗證等方式，造成數(shù)據(jù)重復(fù),、映射錯誤等問題,。

數(shù)據(jù)存儲環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)存儲區(qū)設(shè)置不合理,、人為在數(shù)據(jù)存儲上調(diào)整數(shù)據(jù)，引發(fā)數(shù)據(jù)丟失,、無效,、失真、重復(fù)等問題,。

• 業(yè)務(wù)方面

在業(yè)務(wù)方面,，由于需求不清晰、需求頻繁變更,、數(shù)據(jù)輸入格式不規(guī)范,、數(shù)據(jù)造假造成數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

需求不清晰：業(yè)務(wù)規(guī)則,、業(yè)務(wù)流程,、業(yè)務(wù)采集信息項不清晰，影響設(shè)計環(huán)節(jié)構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型不合理,，進而引發(fā)數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,。

需求頻繁變更：一般也是由于需求不清晰導(dǎo)致需求變更頻繁，影響數(shù)據(jù)在技術(shù)層面所有環(huán)節(jié),，在頻繁變更的情況下,，稍有疏忽或者設(shè)計不合理或者數(shù)據(jù)遷移邏輯錯誤，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量問題頻繁發(fā)生,，且不好治理,。

數(shù)據(jù)輸入格式不規(guī)范：一般主要針對大范圍內(nèi)容數(shù)據(jù)的輸入場景，由于輸入內(nèi)容的大小寫,、全半角,、特殊字符未留心注意，造成數(shù)據(jù)失真,、數(shù)據(jù)丟失等問題,。

數(shù)據(jù)造假：操作人員為了提高或降低考核指標，亦或是快速完成相關(guān)數(shù)據(jù)收集工作,，對一些數(shù)據(jù)在錄入時進行了處理,，使得數(shù)據(jù)真實性無法滿足質(zhì)量要求。

• 管理方面

在管理方面,，主要是對數(shù)據(jù)質(zhì)量認知薄弱,，沒有或者未履行數(shù)據(jù)質(zhì)量制度，數(shù)據(jù)認責,、數(shù)據(jù)考核機制匱乏,，導(dǎo)致數(shù)據(jù)管理方面缺失引發(fā)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

數(shù)據(jù)質(zhì)量認知：沒有認識到數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性,，關(guān)注系統(tǒng)建設(shè)缺少對數(shù)據(jù)生產(chǎn)的關(guān)注,，認為系統(tǒng)是萬能的,，數(shù)據(jù)質(zhì)量差些也沒關(guān)系。

數(shù)據(jù)質(zhì)量制度：數(shù)據(jù)質(zhì)量問題從輸入,、發(fā)現(xiàn),、指派、處理,、優(yōu)化沒有一個統(tǒng)一的流程和制度支撐,，造成數(shù)據(jù)生產(chǎn)時數(shù)據(jù)不規(guī)范、數(shù)據(jù)丟失,、數(shù)據(jù)沖突等問題,，接下來的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、指標,、處理,、優(yōu)化也沒有控制和管理，出現(xiàn)數(shù)據(jù)問題也沒有相應(yīng)的數(shù)據(jù)認責,、考核機制做到行為約束,，導(dǎo)致整個數(shù)據(jù)質(zhì)量問題沒有形成閉環(huán)。

影響數(shù)據(jù)質(zhì)量也可以從客觀因素和主觀因素分析,。在數(shù)據(jù)各環(huán)節(jié)流轉(zhuǎn)中,，由于系統(tǒng)異常和流程設(shè)置不當?shù)瓤陀^因素，引起的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,。在數(shù)據(jù)各環(huán)節(jié)處理中，由于人員數(shù)據(jù)意識低和管理缺陷等主觀因素,，造成操作不當而引起的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,。

2.5. 數(shù)據(jù)交換

數(shù)據(jù)交換（Data Switching）在基于數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)倉庫,、數(shù)據(jù)治理場景下,，不是指基于多個數(shù)據(jù)終端設(shè)備（DTE）之間，為任意兩個終端設(shè)備建立數(shù)據(jù)通信臨時互連通路的過程,；而是指將分散建設(shè)的若干應(yīng)用信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行整合,，使若干個應(yīng)用子系統(tǒng)進行信息/數(shù)據(jù)的傳輸及共享，提高信息資源的利用率,，成為進行信息化建設(shè)的基本目標,，保證分布異構(gòu)系統(tǒng)之間互聯(lián)互通。

簡單理解,，當前的數(shù)據(jù)交換主要將應(yīng)用系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù),，通過數(shù)據(jù)卸數(shù)、數(shù)據(jù)裝數(shù)完成異構(gòu)數(shù)據(jù)庫（源）之間的互聯(lián)互通,。常見的數(shù)據(jù)交換模式有庫到庫,、庫到文件,、文件到庫、文件到文件,。

2.6. 數(shù)據(jù)服務(wù)

數(shù)據(jù)服務(wù)（Data Service）是將全企業(yè)級的數(shù)據(jù)提供服務(wù)能力,，通過服務(wù)化包裝，以服務(wù)接口的方式對業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù),。

數(shù)據(jù)服務(wù)除了將原來散布各處的數(shù)據(jù)服務(wù)整合,，實現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)的統(tǒng)一對接及出口，也可以支持基于數(shù)據(jù)服務(wù)配置數(shù)據(jù)API,，通過統(tǒng)一接入統(tǒng)一管理的方式,，實現(xiàn)全企業(yè)級數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)布、申請,、對接調(diào)用,、鑒權(quán)、監(jiān)控,、限流管控,，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)的統(tǒng)一管控。

數(shù)據(jù)服務(wù)是從系統(tǒng)應(yīng)用層面為數(shù)據(jù)使用方提供安全,、統(tǒng)一的數(shù)據(jù),。

2.7. 數(shù)據(jù)生命周期

任何事物都具有一定的生命周期，數(shù)據(jù)也不例外,。數(shù)據(jù)生命周期（Data Life Cycle）是從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,、加工、使用乃至消亡,，基于有一個科學(xué)的管理辦法,，將極少或者不再使用的數(shù)據(jù)從系統(tǒng)中剝離出來，并通過核實的存儲設(shè)備進行保留,，不僅能夠提高系統(tǒng)的運行效率,，更好的服務(wù)客戶，還能大幅度減少因為數(shù)據(jù)長期保存帶來的儲存成本,。

數(shù)據(jù)生命周期一般包含在線階段,、歸檔階段（有時還會進一步劃分為在線歸檔階段和離線歸檔階段）、銷毀階段三大階段,，管理內(nèi)容包括建立合理的數(shù)據(jù)類別,，針對不同類別的數(shù)據(jù)制定各個階段的保留時間、存儲介質(zhì),、清理規(guī)則和方式,、注意事項等。

2.8. 數(shù)據(jù)開發(fā)

數(shù)據(jù)開發(fā)（Data Development）指圍繞數(shù)據(jù)全生命周期打造全流程統(tǒng)一標準化的工具能力，對數(shù)據(jù)模型設(shè)計,、數(shù)據(jù)加工處理程序開發(fā),、測試、上線等進行統(tǒng)一管理的活動,。一般情況下,，數(shù)據(jù)開發(fā)包含離線開發(fā)和實時開發(fā)。

離線開發(fā),，又叫做離線數(shù)據(jù)開發(fā),，指通過編制數(shù)據(jù)加工表達式處理昨天或者更久前的數(shù)據(jù)，時間單位通常是天,、小時,。

實時開發(fā)，又叫做實時數(shù)據(jù)開發(fā),，處理即時收到數(shù)據(jù),，時效主要取決于傳輸和存儲速度，時間單位通常是秒,、毫秒,。

2.9. 數(shù)據(jù)安全

數(shù)據(jù)安全（Data Security）為數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)建立和采用的技術(shù)和管理的安全保護，保護計算機硬件,、軟件和數(shù)據(jù)不因偶然和惡意的原因遭到破壞,、更改和泄露。由此計算機網(wǎng)絡(luò)安全可以理解為：通過采用各種技術(shù)和管理措施,，使網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)正常運行,，從而確保網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的可用性、完整性和保密性,。

數(shù)據(jù)分類目錄,，又稱數(shù)據(jù)目錄，指根據(jù)組織數(shù)據(jù)的屬性或特征,，將其按照一定的原則和方法進行區(qū)分和歸類，并建立起一定的分類體系和排列順序,，以便更好地管理和使用組織數(shù)據(jù)的過程,。

數(shù)據(jù)目錄是數(shù)據(jù)保護工作中的一個關(guān)鍵部分，是建立統(tǒng)一,、準確,、完善的數(shù)據(jù)架構(gòu)的基礎(chǔ)，是實現(xiàn)集中化,、專業(yè)化,、標準化數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)，也是數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點重要的依賴數(shù)據(jù)。

圖2 數(shù)據(jù)分類（示例）

數(shù)據(jù)分級,，又稱敏感等級，是指在數(shù)據(jù)分類的基礎(chǔ)上,，采用規(guī)范,、明確的方法區(qū)分數(shù)據(jù)的重要性和敏感度差異，按照一定的分級原則對其進行定級,，從而為組織數(shù)據(jù)的開放和共享安全策略制定提供支撐的過程,。

圖 3 基于《金融數(shù)據(jù)安全分級指南》梳理數(shù)據(jù)等級（示例）

?靜態(tài)脫敏,，是將數(shù)據(jù)抽取進行脫敏處理后,，下發(fā)至測試庫，脫敏后的數(shù)據(jù)與生產(chǎn)環(huán)境隔離,，滿足業(yè)務(wù)需要的同時保障生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的安全,。靜態(tài)脫敏是不可逆的動作，可以概括為數(shù)據(jù)的“搬移并仿真替換”,。

動態(tài)脫敏,，是基于脫敏規(guī)則，對敏感數(shù)據(jù)的查詢和調(diào)用結(jié)果進行實時脫敏,，確保返回數(shù)據(jù)可用性和安全性,。動態(tài)脫敏可以概括為“邊脫敏，邊使用”,。

3. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)相關(guān)理論知識

3.1. 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（Business Data）是業(yè)務(wù)處理過程中或事物處理所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),，也稱交易數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)生成主要有三種情況：一,、業(yè)務(wù)交易過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),，例如：計劃單、銷售單,、生產(chǎn)單,、采購單等，這部分數(shù)據(jù)多數(shù)人為產(chǎn)生,；二,、系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括,，硬件運行狀況,、軟件運行狀況、資源消耗狀況,、應(yīng)用使用狀況,、接口調(diào)用狀況、服務(wù)健康狀況等；三,、自動化設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),，IOT物聯(lián)網(wǎng)的各類設(shè)備運行數(shù)據(jù)、生產(chǎn)采集數(shù)據(jù)等等,。不論來源何處,，這里數(shù)據(jù)有一個共同的特點就是時效性強、響應(yīng)高,、數(shù)據(jù)量大,。

3.2. 主數(shù)據(jù)

主數(shù)據(jù)（Master Data）是指用來描述企業(yè)核心業(yè)務(wù)實體的數(shù)據(jù)，是企業(yè)核心業(yè)務(wù)對象,、交易業(yè)務(wù)的執(zhí)行主體,。是在整個價值鏈上被重復(fù)、共享應(yīng)用于多個業(yè)務(wù)流程的,、跨越各個業(yè)務(wù)部門和系統(tǒng)的,、高價值的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，是各業(yè)務(wù)應(yīng)用和各系統(tǒng)之間進行數(shù)據(jù)交互的基礎(chǔ),。從業(yè)務(wù)角度,，主數(shù)據(jù)是相對“固定”的，變化緩慢,。主數(shù)據(jù)是企業(yè)信息系統(tǒng)的神經(jīng)中樞,，是業(yè)務(wù)運行和決策分析的基礎(chǔ)。例如客戶,、企業(yè)組織機構(gòu)和員工,、產(chǎn)品、渠道,、科目等,。

3.3. 數(shù)據(jù)價值

數(shù)據(jù)價值（Data Value）是對數(shù)據(jù)內(nèi)在價值的度量，可以從數(shù)據(jù)成本和數(shù)據(jù)應(yīng)用價值兩方面來開展,。數(shù)據(jù)成本一般包括采集,、存儲和計算的費用（人工費用、IT設(shè)備等直接費用和間接費用等）和運維費用（業(yè)務(wù)操作費,、技術(shù)操作費等）,。數(shù)據(jù)應(yīng)用價值主要從數(shù)據(jù)的分類、使用頻次,、使用對象,、使用效果和共享流通等方面計量,。

3.4.資產(chǎn)目錄

數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄(Data Asset Catalog),，簡稱資產(chǎn)目錄，是指對數(shù)據(jù)中有價值、可用于分析和應(yīng)用的數(shù)據(jù)進行提煉形成的目錄體系,。編制數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄主要是建立業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)資源的關(guān)聯(lián)關(guān)系,，降低理解系統(tǒng)數(shù)據(jù)的門檻。

4. 相關(guān)關(guān)系

4.1. 數(shù)據(jù)管理&數(shù)據(jù)治理&數(shù)據(jù)資產(chǎn)的關(guān)系

數(shù)據(jù)管理包含數(shù)據(jù)治理,，“治理是整體數(shù)據(jù)管理的一部分”這個概念目前已經(jīng)得到了業(yè)界的廣泛認同,。數(shù)據(jù)管理包含多個不同的領(lǐng)域，其中一個最顯著的領(lǐng)域就是數(shù)據(jù)治理,。數(shù)據(jù)資產(chǎn)是在數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)上,，核心是如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值,，完成數(shù)據(jù)賦能,。數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)治理,、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理三者關(guān)系如圖所示,。

?圖 4 數(shù)據(jù)管理,、數(shù)據(jù)治理,、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理三者關(guān)系

4.2.數(shù)據(jù)治理框架

GB/T34960《信息技術(shù)服務(wù)治理》第5部分提到，數(shù)據(jù)治理框架包含頂層設(shè)計,、數(shù)據(jù)治理環(huán)境,、數(shù)據(jù)治理域和數(shù)據(jù)治理過程四大部分。

圖 5 數(shù)據(jù)治理框架

??頂層設(shè)計包含數(shù)據(jù)相關(guān)的戰(zhàn)略規(guī)劃,、組織構(gòu)建和架構(gòu)設(shè)計，是數(shù)據(jù)治理實施的基礎(chǔ),。數(shù)據(jù)治理環(huán)境包含內(nèi)外部環(huán)境及促成因素,，是數(shù)據(jù)治理實施的保障。數(shù)據(jù)治理域包含數(shù)據(jù)管理體系和數(shù)據(jù)價值體系,，是數(shù)據(jù)治理實施的對象,。數(shù)據(jù)治理過程包含統(tǒng)籌和規(guī)劃、構(gòu)建和運行,、監(jiān)控和評價以及改進和優(yōu)化,，是數(shù)據(jù)治理實施的方法。

在數(shù)據(jù)治理域中,，數(shù)據(jù)管理體系主要組織應(yīng)圍繞數(shù)據(jù)標準,、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全,、元數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)生存周期等,，開展數(shù)據(jù)管理體系的治理,，至少包括：ａ） 評估數(shù)據(jù)管理的現(xiàn)狀和能力，分析和評估數(shù)據(jù)管理的成熟度,；ｂ） 指導(dǎo)數(shù)據(jù)管理體系治理方案的實施,，滿足數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和管理要求；ｃ） 監(jiān)督數(shù)據(jù)管理的績效和符合性,，并持續(xù)改進和優(yōu)化,。

數(shù)據(jù)價值體系主要組織應(yīng)圍繞數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)洞察等,，開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營和應(yīng)用的治理,，至少包括：ａ） 評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的運營和應(yīng)用能力，支撐數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化和實現(xiàn),；ｂ） 指導(dǎo)數(shù)據(jù)價值體系治理方案的實施,，滿足數(shù)據(jù)資產(chǎn)的運營和應(yīng)用要求；ｃ） 監(jiān)督數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的績效和符合性,，并持續(xù)改進和優(yōu)化,。

4.3.數(shù)據(jù)治理&數(shù)據(jù)資產(chǎn)&數(shù)據(jù)的關(guān)系

從數(shù)據(jù)層面來看，數(shù)據(jù)體系包括治理,、管理和應(yīng)用三個部分,。治理是負責解決人與人、人與數(shù)據(jù)之間的事,，管理負責各個職能領(lǐng)域,，應(yīng)用則是數(shù)據(jù)價值的實現(xiàn)。根據(jù)這三個維度,，數(shù)據(jù)治理重點在治理,，一般包含數(shù)據(jù)治理咨詢和數(shù)據(jù)治理實施，是數(shù)據(jù)在治理與管理的結(jié)合,；數(shù)據(jù)資產(chǎn)偏重的是資產(chǎn),，一般重點體現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值和數(shù)據(jù)的應(yīng)用，基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點及價值分析,，展示數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值和提供數(shù)據(jù)應(yīng)用,。

或者說，數(shù)據(jù)治理是在高層次上執(zhí)行數(shù)據(jù)管理制度,，對數(shù)據(jù)行使權(quán)力和控制的活動集合（規(guī)劃,、監(jiān)控和執(zhí)行），數(shù)據(jù)資產(chǎn)重點是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值,，通過提供數(shù)據(jù)應(yīng)用的能力助力企業(yè)發(fā)展,、提升企業(yè)運營能力。

數(shù)據(jù)是企業(yè)信息化的原料,，數(shù)據(jù)治理是企業(yè)信息化的基石,，數(shù)據(jù)資產(chǎn)基于數(shù)據(jù)治理的數(shù)據(jù),，挖掘數(shù)據(jù)價值，通過數(shù)據(jù)運營,、數(shù)據(jù)分析的手段，為企業(yè)賦能,，助力企業(yè)信息化的騰飛,。