在数字化浪潮中，数据已成为企业核心驱动力，但其规模爆炸式增长与多源分散特性，若缺乏有效治理，将导致决策失误、运营低效等问题。数据治理通过规范数据管理，保障数据准确、完整、安全，推动数据价值最大化，是企业数字化转型的关键。

企业数据治理的诉求

企业在业务运作管理过程中，往往会存在数字化转型与数据现状的矛盾，具体表现为企业 IT 系统数据量激增，分散的数据导致无法从统一业务视角概览信息，难以实现数据要素的协同、复用与融合。

此外，企业数据治理常处于数据资源化阶段，存在缺数据、缺管控、缺共享、弱应用等问题，无法实现国家要求的 “数据资产化、资本化” 递进目标，数据价值难以有效释放。

企业逐渐成长，将积累大量的数据，通过启动数据治理，提升数据服务能力，实现数据可视可管可用，促使海量多源数据有效协同、快速复用、精准融合，实现数据敏捷赋能，从而加速企业数字化转型，激活数据资源的价值，发挥数据资源的经济和社会效益。

企业启动数据治理的时机应结合企业实际情况，选择在业务扩展、数字化转型、合规性要求等关键节点启动或加强，如数据在不同部门和地区间的难共享；多种不同的数据存储和处理系统之间的数据整合变得日益困难；数据质量问题导致数据分析结果不准，数据应用效果不佳等节点，以确保数据治理的有效性和成功。

企业数据治理方法框架

基于多年的数据项目经验，结合国家数据资产化策略指导，规划了数据治理咨询体系，可为企业提供数据治理咨询，引导企业增强行业数据归集、治理、运营能力，专注于用数据技术赋能数字经济。推动数据活化利用，探索数据价值化路径。

数据治理总体架构包括数据治理工作的战略、目标、数据治理内容、支撑平台。其中数据治理内容包含了三大层面，九大数据专项治理域：

企业数据治理实施规划数据治理实施策略

数据治理意味着“对数据相关事务的决策权和权威行使。”更具体地说，数据治理落地实施工作：明确一个决策权和信息相关过程的责任制度，根据商定的模型执行，即谁可以在何时、在什么情况下、使用什么方法对哪些信息采取什么行动。”

数据治理实施架构包括七大内容，分别是数据治理战略制定、数据诊断分析与评估、企业数据治理架构规划、数据治理支撑能力设计、数据管控架构设计、数据治理平台设计、演进策略规划

数据诊断分析与评估数据资产梳理

在数据治理的实际操作中，只有先发现数据，对数据进行有效分类，才能避免一刀切的控制方式， 也才能对数据的安全管理采用更加精细的措施，使数据在共享使用和安全使用之间获得平衡。通过系统的数据资产梳理，绘制出企业的数据资产地图，为后续管理奠定基础。

• 业务流程梳理：梳理业务与业务之间的流程关系，业务流程本身的输入输出上下文情况；补充每个业务流程涉及的属性；
• 业务流程分解：识别各业务环节涉及的人、事、物， 输入、输出、组件和数据沉淀；输出业务流程图；根据梳理好的业务流程图，转换成对应的数据流图；
• 应用系统调研：调研应用系统情况：建设目标、系统类型划分；系统运行架构、硬件支撑情况；使用者、用户来源和规模；
• 业务关系梳理：梳理业务与业务之间的关系；业务流程逻辑、业务交互数据；业务权限分配、输入输出控制；访问权限控制、操作流程规范；风险规范要求等；
• 数据关联分析：分析不同数据之间的关联关系，包括数据的上下游关系、数据的引用关系等；
• 数据质量评估：从准确性、完整性、一致性、时效性、可用性等多个维度对数据质量进行评估；
• 数据标准梳理：对于业务数据按照主体、参考、交易、统计进行分类，并梳理出数据的技术标准和业务标准；补充和整理完整的数据字典。
  

治理成熟度评估

在完成数据现状盘点后，采用行业通用的数据治理成熟度模型，如 DAMA-DMBOK 模型、数据能力成熟度模型DCMM等，通过问卷调查、访谈、文档审查等方式收集企业在各个维度的实际情况，与成熟度模型中的标准进行对比，确定企业在每个维度（数据战略、数据治理组织、数据标准、数据质量、数据安全等多个维度）所处的成熟度等级。全面的成熟度评估，帮助企业清晰定位自身数据治理的薄弱环节。

差距分析

依据数据现状盘点结果和治理成熟度评估等级，开展差距分析。对比企业当前数据治理实际情况与成熟度模型中更高等级标准之间的差异，明确在数据战略与架构规划、组织架构完善、标准体系建设、质量提升措施、安全防护策略等方面存在的不足。通过差距分析，为后续的数据治理规划提供清晰的改进方向。

制定数据治理战略

经过全面的数据现状盘点、治理成熟度评估与差距分析，企业已清晰掌握自身数据治理水平，明确现存问题与改进方向。但诊断仅是开端，更重要的是解决问题、提升数据治理能力。因此，企业需立足战略视角，以诊断结果为依据，制定数据治理蓝图，确立愿景目标、界定范围、规划实施路线，构建适配的数据治理体系，实现数据资产价值转化，为数字化发展筑牢根基。

1. 制定企业数据治理愿景

企业数据治理战略愿景是对未来数据治理在企业战略层面理想状态的描绘，它为数据治理工作提供高瞻远瞩的方向指引，是企业数据治理工作的灵魂。这一愿景应深度体现企业对数据战略价值的理解与追求，紧密贴合企业的整体发展战略。

企业业务战略影响并支撑企业数字化转型战略，而企业数字化转型战略又影响并支撑数据治理战略。这体现了一种自上而下的战略制定和实施逻辑，各层战略相互关联、层层递进 。使公司上下形成方向上的共识，又能定义出具体的举措、路标和项目，明确责任主体。

2. 明确数据治理目标

在确立数据治理愿景的基础上，制定具体的数据治理目标。数据治理目标应紧密围绕企业的战略目标，遵循明确性、可衡量性、可实现性、相关性和时效性。数据治理的目标为了让作为生产要素的数据能开放、共享、流通，实现价值最大化。

3. 确定数据治理范围

根据企业的业务需求、数据现状以及差距分析结果，确定数据治理的范围。可以从业务领域、数据类型、数据系统等多个维度进行界定。合理界定范围能够集中资源，提高数据治理的效率和效果。

4. 制定数据治理路线图

将数据治理战略实施分解为具有战略节奏的多个阶段，明确各阶段的战略目标、关键任务、时间节点和责任人，形成清晰的战略推进路径。一般可分为短期（1-2 年）、中期（3-5 年）和长期（5 年以上）规划。

数据架构规划

在数据治理体系中，数据架构规划是衔接战略规划与落地实施的核心环节，它通过对企业数据资产的结构、关系及流转规则进行系统性设计，构建支撑业务运营与战略目标的数据管理框架。其本质是解决数据在 “是什么（定义）、怎么存（结构）、如何用（分布）” 等层面的基础性问题，确保数据能够以标准化、结构化的方式被高效管理和利用，最终实现数据资产与业务价值的深度对齐。

数据分类框架

不同的企业或组织基于不同的战略规划，可以从多个角度对数据进行分类，如结构化数据和非结构化数据、内部数据和外部数据、原始数据和衍生数据、明细数据和汇总数据等。基于在业界的数据分类基础上，结合自身多年的实践，已形成完整的数据分类管理框架。对数据进行分类的目的，是为了针对不同特性的数据采取不同的管理策略，以期实现最大的投入产出比。

数据目录

数据资产目录是对企业数据资产进行系统化梳理与分类管理的工具，它以分层化、可视化的形式，整合数据名称、描述、存储位置、负责人、更新频率等元数据信息，构建出清晰的数据资产地图。其核心作用在于提升数据的可见性与可管理性，帮助企业员工快速定位和理解所需数据，减少数据查找成本；同时，通过明确数据权责、标注数据质量状态，为数据标准落地、数据质量管控和跨部门数据共享提供基础支撑，推动数据资产向业务价值转化。

数据标准

数据标准是保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。数据标准管理的目标是通过制定和发布由数据利益相关方确认的数据标准，结合制度约束、过程约束、技术工具等手段，推动数据的标准化，进一步提升数据质量。一般情况下可以分为对象类数据标准，技术数据标准。

数据模型

根据业务需求抽取信息的主要特征，进行数据建模，数据模型是对企业数据进行抽象、结构化和规范化描述的概念框架，通过概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次，从业务视角的实体关系定义，到数据结构与约束的细化，再到数据库表结构等技术实现的转化，构建数据存储、处理和交互的规则体系。

数据分布

根据数据的业务属性、使用场景和技术需求，对数据在不同存储介质、系统和网络环境中的存储位置、流转路径及共享方式进行规划与设计，核心是明确数据从产生、存储到应用的全链路分布逻辑，并通过数据溯源关系呈现其上下游依赖与影响链路。

数据架构规划是基于企业数据治理战略目标，对数据的采集、存储、处理、共享等全生命周期进行顶层设计的过程。它通过建立统一的数据标准、清晰的数据模型、可视化的数据目录及合理的数据分布策略，形成一套覆盖数据 “定义 - 组织 - 应用” 的规范化体系，旨在解决数据管理中的结构性问题，为数据治理提供可落地的技术与业务蓝图。

数据治理支撑能力

在数据治理体系中，数据质量管理、数据安全管理、元数据管理并非独立环节，而是贯穿数据全生命周期的核心支撑体系，数据质量解决 “数据可用” 问题，数据安全解决 “数据可控” 问题，元数据解决 “数据可理解” 问题，共同构成数据治理的底层支柱，是数据治理体系能否有效落地的关键核心模块。

元数据管理

元数据作为 “描述数据的数据”，是数据治理的基础支撑，其需求源于企业数据管理中的实际痛点，具体可归纳为数据质量保障、数据集成提效、数据溯源追踪、数据资产发现、数据语义与安全等维度。元数据管理需通过 “规划 - 采集 - 存储 - 应用” 的闭环体系，实现从需求到落地的全流程管控，包括元数据模型建立、元数据采集与存储、元数据应用与服务、元数据维护与版本管理等环节。

数据质量管理

数据治理的终极目标是释放数据价值，而数据质量是数据价值的基础。若数据存在准确性不足、完整性缺失等问题，数据驱动的业务决策将失去可信度。因此，数据质量是数据治理从 “规范管理” 到 “价值创造” 的关键纽带，其作用贯穿数据全生命周期，是企业实现数据驱动转型的核心保障。数据质量管理体系包括数据质量管理目标规划、数据质量管理内容规划、建立质量监控与评估机制、组织与职责、监督与考核等方面。

数据安全管理

数据安全治理不仅是技术问题，更是战略需求，组织可以有效保护数据的安全性、隐私性，帮助企业识别和应对潜在威胁。降低潜在数据安全风险带来的经济和运营损失，确保合规、维护声誉，并支持业务增长和创新。企业应该立足前瞻布局，精准管控风险，基于数据全生命周期，应用安全防护技术，构建数据安全体系，对数据资产进行分级、梳理标识、提供数据资产变化趋势统计、安全评估建议，为企业制定个性化的数据安全合规管理策略和整改方案，筑牢数据全生命周期的安全防线。

数据管控架构

数据治理管控体系涉及到的治理组织设计、岗位责权分配、治理制度流程制定三大层面，遵循 PDCA 循环进行过程管控，执行和评估体系，以实现数据管控体系的持续改进和闭环管理。

治理组织

治理组织是以数据为中心的组织将数据作为资产估值，在生命周期所有阶段进行管理。在设计数据治理组织时，要充分考虑企业的实际情况和发展战略，确保组织结构能够有效地支持数据治理目标的实现，提高企业的数据管理水平和数据价值。它包括数据治理组织的设计和数据治理组织的运营模式。

数据认责

数据认责是以数据资源目录业务对象为认责对象，对源头数据开展认责，明确相关的责任部门、岗位，以确保各项数据管理工作责任得到落实。包括数据资源盘点、明确认责范围、建立认责矩阵、梳理数据管理要求、梳理业务流程关键环节认责关系、落实数据管理岗位要求等步骤。

治理制度

为了保障组织架构正常运转和数据治理各项工作有序实施，需要建立一套涵盖不同管理力度、不同适用对象、覆盖数据治理过程的管理制度体系，从 “法理” 层面保障数据治理工作有据、可行和可控。在数据治理体系架构下 ，制定相关的制度、 办法是数据治理能顺利实施的有力保证。 主要包括 ：制定数据政策；制定数据管理专题制度、办法、指引；制定数据管理专题实施细则。

治理流程

为保障数据治理工作的一致、有序和追溯可查 ，提高工作效率 ， 降低风险，以数据治理建设内容和技术支撑为基础 ，结合流程框架体系的设计思路，针对数据治理过程的各个业务活动设计管理流程。

数据治理平台支撑

企业数据治理需形成从诊断到落地的闭环，通过数据诊断明确现状与差距，依此制定治理战略与架构规划，再以数据管控体系保障实施。而共享数据底座作为核心载体，将诊断成果、战略目标与架构规范转化为可操作的数据能力中心，为数据治理落地提供存储、计算与服务支撑，实现从规划到价值释放的关键过渡。

共享数据底座作为数据资产化管理的核心载体，其构建需以数据治理目标为导向，通过 “采 - 汇 - 治 - 用” 的闭环体系，实现数据从分散到整合、从无序到可控的价值提升。基于数据治理的底座建设的关键要点如下：

• 打破数据孤岛：整合企业内外部结构化（如 ERP 系统数据）与非结构化（如日志、文档）数据，解决系统间数据定义不统一、交互复杂的问题，例如通过底座统一客户数据标准，避免不同系统中客户 ID 规则冲突。
• 保障数据质量与安全：通过元数据管理、数据质量校验等机制，确保数据完整、一致；通过权限控制、加密等手段，实现涉密数据合规消费，满足 GDPR 等隐私法规要求。
• 支撑数据资产化：将数据作为战略资产管理，通过标签、指标、模型等工具，提升数据可发现性与重用性，降低数据维护成本（如减少重复采集）。
  

数据治理实施策略构建阶段递进式数据治理路径

结合企业数字化成熟度，数据治理落地需遵循 “数据资源化 - 资产化 - 资本化” 的演进逻辑，一般建议分三阶段实现从业务数据化到数据驱动业务的跨越，

- 阶段一：基础建设阶段（数据资源化）

核心目标是实现业务流程数据化，构建治理基础体系。一方面，需梳理核心业务流程（如销售、生产、供应链），将线下流程迁移至线上系统（如ERP/CRM/MES），完成业务全流程数据可视化与可追溯。另一方面，建设企业数据平台，接入内部系统结构化数据（如订单明细）与非结构化数据（如设备日志），形成标准化数据池，解决 “数据孤岛” 问题。同时，组建数据治理组织（治理委员会 + 数据 Owner 团队），明确权责分工，并制定数据分类分级标准、元数据管理流程等基础治理规范。

- 阶段二：初步应用阶段（数据资产化）

核心目标是将数据转化为可复用资产，支撑业务辅助决策。推进主数据管理（客户 / 产品 / 供应商等核心实体），通过清洗整合解决系统间数据不一致问题，如统一客户 ID 规则以消除多系统重复建档现象，提升客户画像准确率。构建数据资产目录，按业务主题分类管理数据，配套标签体系与指标库，提升数据可发现性。此外，搭建描述性分析体系（如销售趋势报表、库存可视化看板）实现业务复盘，并引入初步预测性分析（如基于历史销售数据的季度销量预测），支撑运营规划。

- 阶段三：深化应用阶段（数据资本化）

核心目标是让数据嵌入业务决策链，实现 “数据驱动业务” 的价值闭环。引入 AI 技术优化治理效率，如通过机器学习自动识别异常数据、智能填充缺失值；构建实时数据决策引擎，将数据融入业务流程。同时，探索数据商业化输出，如将行业脱敏标签封装为 SaaS 服务，推动企业向数据驱动型转型，通过数据优化业务模式，实现数据资本化价值。

关键实施策略：从顶层设计到落地保障

- 治理组织与流程优化策略

建立权责清晰的多级治理体系。战略层由高管牵头成立数据治理委员会，制定治理目标并统筹资源；执行层设立专职数据治理部门，负责治理框架制定与技术落地；操作层明确业务部门数据 Owner 职责，将数据管理纳入日常流程。

构建 “问题识别 - 工单分配 - 整改验收 - 复盘优化” 的质量管控闭环，通过自动化工单系统跟踪数据质量问题，并建立月度治理评审会制度，动态调整治理优先级。

- 技术平台与工具赋能策略

构建 “采集 - 存储 - 应用” 三层解耦的技术体系。采集层采用 “批量 + 实时” 双轨模式，确保多源数据完整性采集；存储层部署 “数据湖 + 数据仓库” 混合架构，实现原始数据与结构化资产分类管理；应用层搭建数据服务与分析平台，将治理后的数据转化为可视化报表、预测模型等应用能力。

- 持久化治理迭代策略

动态数据治理适配机制：针对新型数据（如物联网数据）构建 “自动识别 - 分类分级 - 规则适配” 治理流水线，依托实时监控机制对超出治理规则的数据流向触发预警，确保治理体系随业务迭代。

元数据与标准的持续演进体系：构建 “业务需求 - 标准修订 - 技术落地” 闭环，定期评审更新元数据定义与数据标准，通过版本化管理记录演进轨迹，并建立标准落地的技术校验机制。

治理效能的持续优化机制：建立覆盖数据全生命周期的评估体系，设定数据资产复用率、质量问题闭环时效等指标，动态调整治理资源分配，形成 “评估 - 优化 - 验证” 的改进闭环。

数据治理保障措施

- 组织保障：

强化数据治理委员会的领导作用，定期召开会议审议重大决策，协调跨部门问题，确保治理与企业战略一致。明确数据治理工作小组职责，加强内部沟通协作，定期汇报工作进展。建立绩效考核机制，将数据治理纳入部门与员工考核体系，制定数据标准执行率、数据质量合格率等指标，奖惩分明。

- 制度保障

完善数据治理制度体系，优化数据采集、存储、使用等管理制度，定期评估修订以适应业务需求。加强制度执行与监督，建立监督机制，定期检查审计，严肃处理违规行为，及时反馈改进制度执行问题。

- 技术保障

聚焦核心业务场景（如零售客户数据一致性），优先解决高价值需求，再扩展至长尾场景，避免资源分散。持续优化数据治理平台，根据需求与技术趋势升级功能模块，加强安全防护与技术团队建设，引进培养专业人才。

- 文化与人才保障措施

开展分层数据素养培训，如为管理层设计 “数据战略” 课程，为执行层提供 “工具操作” 培训，提升全员数据意识。营造数据驱动氛围，通过数据竞赛、最佳实践分享会等活动推动跨部门协作，表彰数据管理优秀部门。

实施中存在的问题及建议

1）存在的问题

• 高层重视不足：部分企业高层未将数据治理提升至战略高度，导致资源支持与政策保障缺失，推进困难。
• 部门协作困难：数据治理涉及多部门，因利益差异、信息不对称等问题，导致数据共享与交换受阻，影响整体效果。
• 数据质量提升难：历史数据遗留、录入不规范等多种原因造成数据质量问题，解决需大量投入且易反复，提升难度大。
• 技术选型失误：平台选型未充分考虑企业需求与技术现状，可能导致功能不匹配、系统不兼容，影响实施效果。
  

2） 建议

• 加强高层沟通与宣传：组织高层参加数据治理培训、研讨会，深入了解治理价值，定期汇报进展与成果，争取支持与资源投入。
• 建立跨部门协作机制：成立跨部门协调小组，明确职责权限，建立沟通与利益分配机制，通过联合会议、项目加强协作，打破部门壁垒。
• 制定数据质量提升计划：建立问题跟踪处理机制，分类整理质量问题，制定针对性提升计划，采用技术手段解决历史问题，加强源头规范管理，建立长效机制。
• 科学进行技术选型：成立专业选型团队，调研企业需求与技术现状，制定选型标准与评估方案，邀请供应商进行产品演示与 POC 测试，综合评估功能、性能、服务等，可聘请咨询机构提供支持，提高选型准确性。
  

总结

企业数据治理规划是一项系统性、长期性工程，需从战略层面明确诉求与目标，通过数据诊断定位现状与差距，以数据管控体系为组织保障，以数据架构规划、元数据管理、数据治理管理、数据安全管理为核心构建数据管理体系。

实施过程中，需遵循阶段递进式路径，结合组织、制度、技术与文化保障措施，攻克高层重视不足、部门协作难等现实问题，最终实现数据从资源化到资本化的价值跃升，为企业数字化转型注入核心驱动力。数据治理的成功落地不仅能提升数据质量与安全性，更能通过数据资产化与商业化，助力企业在数字经济时代构建可持续的竞争优势。

在数字化浪潮中，数据已成为企业核心驱动力，但其规模爆炸式增长与多源分散特性，若缺乏有效治理，将导致决策失误、运营低效等问题。数据治理通过规范数据管理，保障数据准确、完整、安全，推动数据价值最大化，是企业数字化转型的关键。

企业数据治理的诉求

企业在业务运作管理过程中，往往会存在数字化转型与数据现状的矛盾，具体表现为企业 IT 系统数据量激增，分散的数据导致无法从统一业务视角概览信息，难以实现数据要素的协同、复用与融合。

此外，企业数据治理常处于数据资源化阶段，存在缺数据、缺管控、缺共享、弱应用等问题，无法实现国家要求的 “数据资产化、资本化” 递进目标，数据价值难以有效释放。

企业逐渐成长，将积累大量的数据，通过启动数据治理，提升数据服务能力，实现数据可视可管可用，促使海量多源数据有效协同、快速复用、精准融合，实现数据敏捷赋能，从而加速企业数字化转型，激活数据资源的价值，发挥数据资源的经济和社会效益。

企业启动数据治理的时机应结合企业实际情况，选择在业务扩展、数字化转型、合规性要求等关键节点启动或加强，如数据在不同部门和地区间的难共享；多种不同的数据存储和处理系统之间的数据整合变得日益困难；数据质量问题导致数据分析结果不准，数据应用效果不佳等节点，以确保数据治理的有效性和成功。

企业数据治理方法框架

基于多年的数据项目经验，结合国家数据资产化策略指导，规划了数据治理咨询体系，可为企业提供数据治理咨询，引导企业增强行业数据归集、治理、运营能力，专注于用数据技术赋能数字经济。推动数据活化利用，探索数据价值化路径。

数据治理总体架构包括数据治理工作的战略、目标、数据治理内容、支撑平台。其中数据治理内容包含了三大层面，九大数据专项治理域：

企业数据治理实施规划数据治理实施策略

数据治理意味着“对数据相关事务的决策权和权威行使。”更具体地说，数据治理落地实施工作：明确一个决策权和信息相关过程的责任制度，根据商定的模型执行，即谁可以在何时、在什么情况下、使用什么方法对哪些信息采取什么行动。”

数据治理实施架构包括七大内容，分别是数据治理战略制定、数据诊断分析与评估、企业数据治理架构规划、数据治理支撑能力设计、数据管控架构设计、数据治理平台设计、演进策略规划

数据诊断分析与评估数据资产梳理

在数据治理的实际操作中，只有先发现数据，对数据进行有效分类，才能避免一刀切的控制方式， 也才能对数据的安全管理采用更加精细的措施，使数据在共享使用和安全使用之间获得平衡。通过系统的数据资产梳理，绘制出企业的数据资产地图，为后续管理奠定基础。

• 业务流程梳理：梳理业务与业务之间的流程关系，业务流程本身的输入输出上下文情况；补充每个业务流程涉及的属性；
• 业务流程分解：识别各业务环节涉及的人、事、物， 输入、输出、组件和数据沉淀；输出业务流程图；根据梳理好的业务流程图，转换成对应的数据流图；
• 应用系统调研：调研应用系统情况：建设目标、系统类型划分；系统运行架构、硬件支撑情况；使用者、用户来源和规模；
• 业务关系梳理：梳理业务与业务之间的关系；业务流程逻辑、业务交互数据；业务权限分配、输入输出控制；访问权限控制、操作流程规范；风险规范要求等；
• 数据关联分析：分析不同数据之间的关联关系，包括数据的上下游关系、数据的引用关系等；
• 数据质量评估：从准确性、完整性、一致性、时效性、可用性等多个维度对数据质量进行评估；
• 数据标准梳理：对于业务数据按照主体、参考、交易、统计进行分类，并梳理出数据的技术标准和业务标准；补充和整理完整的数据字典。
  

治理成熟度评估

在完成数据现状盘点后，采用行业通用的数据治理成熟度模型，如 DAMA-DMBOK 模型、数据能力成熟度模型DCMM等，通过问卷调查、访谈、文档审查等方式收集企业在各个维度的实际情况，与成熟度模型中的标准进行对比，确定企业在每个维度（数据战略、数据治理组织、数据标准、数据质量、数据安全等多个维度）所处的成熟度等级。全面的成熟度评估，帮助企业清晰定位自身数据治理的薄弱环节。

差距分析

依据数据现状盘点结果和治理成熟度评估等级，开展差距分析。对比企业当前数据治理实际情况与成熟度模型中更高等级标准之间的差异，明确在数据战略与架构规划、组织架构完善、标准体系建设、质量提升措施、安全防护策略等方面存在的不足。通过差距分析，为后续的数据治理规划提供清晰的改进方向。

制定数据治理战略

经过全面的数据现状盘点、治理成熟度评估与差距分析，企业已清晰掌握自身数据治理水平，明确现存问题与改进方向。但诊断仅是开端，更重要的是解决问题、提升数据治理能力。因此，企业需立足战略视角，以诊断结果为依据，制定数据治理蓝图，确立愿景目标、界定范围、规划实施路线，构建适配的数据治理体系，实现数据资产价值转化，为数字化发展筑牢根基。

1. 制定企业数据治理愿景

企业数据治理战略愿景是对未来数据治理在企业战略层面理想状态的描绘，它为数据治理工作提供高瞻远瞩的方向指引，是企业数据治理工作的灵魂。这一愿景应深度体现企业对数据战略价值的理解与追求，紧密贴合企业的整体发展战略。

企业业务战略影响并支撑企业数字化转型战略，而企业数字化转型战略又影响并支撑数据治理战略。这体现了一种自上而下的战略制定和实施逻辑，各层战略相互关联、层层递进 。使公司上下形成方向上的共识，又能定义出具体的举措、路标和项目，明确责任主体。

2. 明确数据治理目标

在确立数据治理愿景的基础上，制定具体的数据治理目标。数据治理目标应紧密围绕企业的战略目标，遵循明确性、可衡量性、可实现性、相关性和时效性。数据治理的目标为了让作为生产要素的数据能开放、共享、流通，实现价值最大化。

3. 确定数据治理范围

根据企业的业务需求、数据现状以及差距分析结果，确定数据治理的范围。可以从业务领域、数据类型、数据系统等多个维度进行界定。合理界定范围能够集中资源，提高数据治理的效率和效果。

4. 制定数据治理路线图

将数据治理战略实施分解为具有战略节奏的多个阶段，明确各阶段的战略目标、关键任务、时间节点和责任人，形成清晰的战略推进路径。一般可分为短期（1-2 年）、中期（3-5 年）和长期（5 年以上）规划。

数据架构规划

在数据治理体系中，数据架构规划是衔接战略规划与落地实施的核心环节，它通过对企业数据资产的结构、关系及流转规则进行系统性设计，构建支撑业务运营与战略目标的数据管理框架。其本质是解决数据在 “是什么（定义）、怎么存（结构）、如何用（分布）” 等层面的基础性问题，确保数据能够以标准化、结构化的方式被高效管理和利用，最终实现数据资产与业务价值的深度对齐。

数据分类框架

不同的企业或组织基于不同的战略规划，可以从多个角度对数据进行分类，如结构化数据和非结构化数据、内部数据和外部数据、原始数据和衍生数据、明细数据和汇总数据等。基于在业界的数据分类基础上，结合自身多年的实践，已形成完整的数据分类管理框架。对数据进行分类的目的，是为了针对不同特性的数据采取不同的管理策略，以期实现最大的投入产出比。

数据目录

数据资产目录是对企业数据资产进行系统化梳理与分类管理的工具，它以分层化、可视化的形式，整合数据名称、描述、存储位置、负责人、更新频率等元数据信息，构建出清晰的数据资产地图。其核心作用在于提升数据的可见性与可管理性，帮助企业员工快速定位和理解所需数据，减少数据查找成本；同时，通过明确数据权责、标注数据质量状态，为数据标准落地、数据质量管控和跨部门数据共享提供基础支撑，推动数据资产向业务价值转化。

数据标准

数据标准是保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。数据标准管理的目标是通过制定和发布由数据利益相关方确认的数据标准，结合制度约束、过程约束、技术工具等手段，推动数据的标准化，进一步提升数据质量。一般情况下可以分为对象类数据标准，技术数据标准。

数据模型

根据业务需求抽取信息的主要特征，进行数据建模，数据模型是对企业数据进行抽象、结构化和规范化描述的概念框架，通过概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次，从业务视角的实体关系定义，到数据结构与约束的细化，再到数据库表结构等技术实现的转化，构建数据存储、处理和交互的规则体系。

数据分布

根据数据的业务属性、使用场景和技术需求，对数据在不同存储介质、系统和网络环境中的存储位置、流转路径及共享方式进行规划与设计，核心是明确数据从产生、存储到应用的全链路分布逻辑，并通过数据溯源关系呈现其上下游依赖与影响链路。

数据架构规划是基于企业数据治理战略目标，对数据的采集、存储、处理、共享等全生命周期进行顶层设计的过程。它通过建立统一的数据标准、清晰的数据模型、可视化的数据目录及合理的数据分布策略，形成一套覆盖数据 “定义 - 组织 - 应用” 的规范化体系，旨在解决数据管理中的结构性问题，为数据治理提供可落地的技术与业务蓝图。

数据治理支撑能力

在数据治理体系中，数据质量管理、数据安全管理、元数据管理并非独立环节，而是贯穿数据全生命周期的核心支撑体系，数据质量解决 “数据可用” 问题，数据安全解决 “数据可控” 问题，元数据解决 “数据可理解” 问题，共同构成数据治理的底层支柱，是数据治理体系能否有效落地的关键核心模块。

元数据管理

元数据作为 “描述数据的数据”，是数据治理的基础支撑，其需求源于企业数据管理中的实际痛点，具体可归纳为数据质量保障、数据集成提效、数据溯源追踪、数据资产发现、数据语义与安全等维度。元数据管理需通过 “规划 - 采集 - 存储 - 应用” 的闭环体系，实现从需求到落地的全流程管控，包括元数据模型建立、元数据采集与存储、元数据应用与服务、元数据维护与版本管理等环节。

数据质量管理

数据治理的终极目标是释放数据价值，而数据质量是数据价值的基础。若数据存在准确性不足、完整性缺失等问题，数据驱动的业务决策将失去可信度。因此，数据质量是数据治理从 “规范管理” 到 “价值创造” 的关键纽带，其作用贯穿数据全生命周期，是企业实现数据驱动转型的核心保障。数据质量管理体系包括数据质量管理目标规划、数据质量管理内容规划、建立质量监控与评估机制、组织与职责、监督与考核等方面。

数据安全管理

数据安全治理不仅是技术问题，更是战略需求，组织可以有效保护数据的安全性、隐私性，帮助企业识别和应对潜在威胁。降低潜在数据安全风险带来的经济和运营损失，确保合规、维护声誉，并支持业务增长和创新。企业应该立足前瞻布局，精准管控风险，基于数据全生命周期，应用安全防护技术，构建数据安全体系，对数据资产进行分级、梳理标识、提供数据资产变化趋势统计、安全评估建议，为企业制定个性化的数据安全合规管理策略和整改方案，筑牢数据全生命周期的安全防线。

数据管控架构

数据治理管控体系涉及到的治理组织设计、岗位责权分配、治理制度流程制定三大层面，遵循 PDCA 循环进行过程管控，执行和评估体系，以实现数据管控体系的持续改进和闭环管理。

治理组织

治理组织是以数据为中心的组织将数据作为资产估值，在生命周期所有阶段进行管理。在设计数据治理组织时，要充分考虑企业的实际情况和发展战略，确保组织结构能够有效地支持数据治理目标的实现，提高企业的数据管理水平和数据价值。它包括数据治理组织的设计和数据治理组织的运营模式。

数据认责

数据认责是以数据资源目录业务对象为认责对象，对源头数据开展认责，明确相关的责任部门、岗位，以确保各项数据管理工作责任得到落实。包括数据资源盘点、明确认责范围、建立认责矩阵、梳理数据管理要求、梳理业务流程关键环节认责关系、落实数据管理岗位要求等步骤。

治理制度

为了保障组织架构正常运转和数据治理各项工作有序实施，需要建立一套涵盖不同管理力度、不同适用对象、覆盖数据治理过程的管理制度体系，从 “法理” 层面保障数据治理工作有据、可行和可控。在数据治理体系架构下 ，制定相关的制度、 办法是数据治理能顺利实施的有力保证。 主要包括 ：制定数据政策；制定数据管理专题制度、办法、指引；制定数据管理专题实施细则。

治理流程

为保障数据治理工作的一致、有序和追溯可查 ，提高工作效率 ， 降低风险，以数据治理建设内容和技术支撑为基础 ，结合流程框架体系的设计思路，针对数据治理过程的各个业务活动设计管理流程。

数据治理平台支撑

企业数据治理需形成从诊断到落地的闭环，通过数据诊断明确现状与差距，依此制定治理战略与架构规划，再以数据管控体系保障实施。而共享数据底座作为核心载体，将诊断成果、战略目标与架构规范转化为可操作的数据能力中心，为数据治理落地提供存储、计算与服务支撑，实现从规划到价值释放的关键过渡。

共享数据底座作为数据资产化管理的核心载体，其构建需以数据治理目标为导向，通过 “采 - 汇 - 治 - 用” 的闭环体系，实现数据从分散到整合、从无序到可控的价值提升。基于数据治理的底座建设的关键要点如下：

• 打破数据孤岛：整合企业内外部结构化（如 ERP 系统数据）与非结构化（如日志、文档）数据，解决系统间数据定义不统一、交互复杂的问题，例如通过底座统一客户数据标准，避免不同系统中客户 ID 规则冲突。
• 保障数据质量与安全：通过元数据管理、数据质量校验等机制，确保数据完整、一致；通过权限控制、加密等手段，实现涉密数据合规消费，满足 GDPR 等隐私法规要求。
• 支撑数据资产化：将数据作为战略资产管理，通过标签、指标、模型等工具，提升数据可发现性与重用性，降低数据维护成本（如减少重复采集）。
  

数据治理实施策略构建阶段递进式数据治理路径

结合企业数字化成熟度，数据治理落地需遵循 “数据资源化 - 资产化 - 资本化” 的演进逻辑，一般建议分三阶段实现从业务数据化到数据驱动业务的跨越，

- 阶段一：基础建设阶段（数据资源化）

核心目标是实现业务流程数据化，构建治理基础体系。一方面，需梳理核心业务流程（如销售、生产、供应链），将线下流程迁移至线上系统（如ERP/CRM/MES），完成业务全流程数据可视化与可追溯。另一方面，建设企业数据平台，接入内部系统结构化数据（如订单明细）与非结构化数据（如设备日志），形成标准化数据池，解决 “数据孤岛” 问题。同时，组建数据治理组织（治理委员会 + 数据 Owner 团队），明确权责分工，并制定数据分类分级标准、元数据管理流程等基础治理规范。

- 阶段二：初步应用阶段（数据资产化）

核心目标是将数据转化为可复用资产，支撑业务辅助决策。推进主数据管理（客户 / 产品 / 供应商等核心实体），通过清洗整合解决系统间数据不一致问题，如统一客户 ID 规则以消除多系统重复建档现象，提升客户画像准确率。构建数据资产目录，按业务主题分类管理数据，配套标签体系与指标库，提升数据可发现性。此外，搭建描述性分析体系（如销售趋势报表、库存可视化看板）实现业务复盘，并引入初步预测性分析（如基于历史销售数据的季度销量预测），支撑运营规划。

- 阶段三：深化应用阶段（数据资本化）

核心目标是让数据嵌入业务决策链，实现 “数据驱动业务” 的价值闭环。引入 AI 技术优化治理效率，如通过机器学习自动识别异常数据、智能填充缺失值；构建实时数据决策引擎，将数据融入业务流程。同时，探索数据商业化输出，如将行业脱敏标签封装为 SaaS 服务，推动企业向数据驱动型转型，通过数据优化业务模式，实现数据资本化价值。

关键实施策略：从顶层设计到落地保障

- 治理组织与流程优化策略

建立权责清晰的多级治理体系。战略层由高管牵头成立数据治理委员会，制定治理目标并统筹资源；执行层设立专职数据治理部门，负责治理框架制定与技术落地；操作层明确业务部门数据 Owner 职责，将数据管理纳入日常流程。

构建 “问题识别 - 工单分配 - 整改验收 - 复盘优化” 的质量管控闭环，通过自动化工单系统跟踪数据质量问题，并建立月度治理评审会制度，动态调整治理优先级。

- 技术平台与工具赋能策略

构建 “采集 - 存储 - 应用” 三层解耦的技术体系。采集层采用 “批量 + 实时” 双轨模式，确保多源数据完整性采集；存储层部署 “数据湖 + 数据仓库” 混合架构，实现原始数据与结构化资产分类管理；应用层搭建数据服务与分析平台，将治理后的数据转化为可视化报表、预测模型等应用能力。

- 持久化治理迭代策略

动态数据治理适配机制：针对新型数据（如物联网数据）构建 “自动识别 - 分类分级 - 规则适配” 治理流水线，依托实时监控机制对超出治理规则的数据流向触发预警，确保治理体系随业务迭代。

元数据与标准的持续演进体系：构建 “业务需求 - 标准修订 - 技术落地” 闭环，定期评审更新元数据定义与数据标准，通过版本化管理记录演进轨迹，并建立标准落地的技术校验机制。

治理效能的持续优化机制：建立覆盖数据全生命周期的评估体系，设定数据资产复用率、质量问题闭环时效等指标，动态调整治理资源分配，形成 “评估 - 优化 - 验证” 的改进闭环。

数据治理保障措施

- 组织保障：

强化数据治理委员会的领导作用，定期召开会议审议重大决策，协调跨部门问题，确保治理与企业战略一致。明确数据治理工作小组职责，加强内部沟通协作，定期汇报工作进展。建立绩效考核机制，将数据治理纳入部门与员工考核体系，制定数据标准执行率、数据质量合格率等指标，奖惩分明。

- 制度保障

完善数据治理制度体系，优化数据采集、存储、使用等管理制度，定期评估修订以适应业务需求。加强制度执行与监督，建立监督机制，定期检查审计，严肃处理违规行为，及时反馈改进制度执行问题。

- 技术保障

聚焦核心业务场景（如零售客户数据一致性），优先解决高价值需求，再扩展至长尾场景，避免资源分散。持续优化数据治理平台，根据需求与技术趋势升级功能模块，加强安全防护与技术团队建设，引进培养专业人才。

- 文化与人才保障措施

开展分层数据素养培训，如为管理层设计 “数据战略” 课程，为执行层提供 “工具操作” 培训，提升全员数据意识。营造数据驱动氛围，通过数据竞赛、最佳实践分享会等活动推动跨部门协作，表彰数据管理优秀部门。

实施中存在的问题及建议

1）存在的问题

• 高层重视不足：部分企业高层未将数据治理提升至战略高度，导致资源支持与政策保障缺失，推进困难。
• 部门协作困难：数据治理涉及多部门，因利益差异、信息不对称等问题，导致数据共享与交换受阻，影响整体效果。
• 数据质量提升难：历史数据遗留、录入不规范等多种原因造成数据质量问题，解决需大量投入且易反复，提升难度大。
• 技术选型失误：平台选型未充分考虑企业需求与技术现状，可能导致功能不匹配、系统不兼容，影响实施效果。
  

2） 建议

• 加强高层沟通与宣传：组织高层参加数据治理培训、研讨会，深入了解治理价值，定期汇报进展与成果，争取支持与资源投入。
• 建立跨部门协作机制：成立跨部门协调小组，明确职责权限，建立沟通与利益分配机制，通过联合会议、项目加强协作，打破部门壁垒。
• 制定数据质量提升计划：建立问题跟踪处理机制，分类整理质量问题，制定针对性提升计划，采用技术手段解决历史问题，加强源头规范管理，建立长效机制。
• 科学进行技术选型：成立专业选型团队，调研企业需求与技术现状，制定选型标准与评估方案，邀请供应商进行产品演示与 POC 测试，综合评估功能、性能、服务等，可聘请咨询机构提供支持，提高选型准确性。
  

总结

企业数据治理规划是一项系统性、长期性工程，需从战略层面明确诉求与目标，通过数据诊断定位现状与差距，以数据管控体系为组织保障，以数据架构规划、元数据管理、数据治理管理、数据安全管理为核心构建数据管理体系。

实施过程中，需遵循阶段递进式路径，结合组织、制度、技术与文化保障措施，攻克高层重视不足、部门协作难等现实问题，最终实现数据从资源化到资本化的价值跃升，为企业数字化转型注入核心驱动力。数据治理的成功落地不仅能提升数据质量与安全性，更能通过数据资产化与商业化，助力企业在数字经济时代构建可持续的竞争优势。