数据治理标准化白皮书.-34页_2mb

数据治理标准化白皮书总结

核心内容

本白皮书由中国通信标准化协会发布，旨在系统阐述数据治理标准化的概念、意义、范围、原则、现状、标准体系框架及后续工作建议。随着数字经济的发展，数据治理已成为推动社会经济发展的重要手段，标准化工作在提升数据治理能力、促进数据要素价值释放、保障数据安全等方面具有重要作用。

主要观点

• 数据治理定义：数据治理是通过法律法规、管理制度、标准规范、技术工具等手段，对数据全生命周期进行管控，以提升数据质量、保障数据安全、释放数据价值。
• 数据治理标准化的意义：
  • 国家层面：推动国家治理体系和治理能力现代化，为标准化研究提供新思路。
  • 产业层面：促进大数据产业高质量发展，提升产业服务水平与创新能力。
  • 组织层面：提升数据管理能力，推动管理与技术创新，提高经济效益和社会效益。
• 数据治理的范围：涵盖数据的采集、存储、应用、流通、安全等环节，涉及政府、企业、个人等多方主体。
• 数据治理的原则：包括战略重视、责任共担、业务驱动、流程嵌入、服务导向、量化评价等。

关键信息

一、数据治理标准化概述

• 数据治理已成为推动数字经济发展的关键要素。
• 数据治理标准化是实现数据治理目标的重要手段。
• 白皮书提出数据治理标准体系框架，包括基础共性、数据基础设施、数据资产管理、数据流通、数据安全五个方面。

二、数据治理的范围和原则

• 范围：数据治理覆盖数据全生命周期，包括采集、存储、整合、分析、应用、呈现、归档和销毁。
• 原则：
  • 战略重视与组织保障
  • 责任共担与协调配合
  • 业务驱动与问题导向
  • 流程嵌入与实用落地
  • 服务导向与量化评价

三、数据治理标准化现状

• 国际标准：
  • ISO/IEC JTC1/SC 32：负责数据管理和交换标准。
  • ISO/IEC JTC 1/SC 40：负责IT服务管理与IT治理标准。
  • ITU-T F.743.21：定义数据资产管理框架。
  • ITU-T F.743.20：定义大数据基础设施评测框架。
• 国内标准：
  • 国家层面：2014年成立“全国信标委大数据标准工作组”，推动大数据标准体系的建设。
  • 地方层面：多地成立大数据技术委员会，制定地方特色数据治理标准。
  • 行业层面：各行业如通信、交通、金融等均开展了数据治理标准的制定工作。
• 标准成果：已有近百项团体标准、行业标准和国家标准发布或在研，涵盖数据管理、数据安全、数据流通等多个方面。

四、数据治理标准体系框架

• 五个方面：基础共性、数据基础设施、数据资产管理、数据流通、数据安全。
• 基础共性：统一概念、参考架构、通用要求、评估评测。
• 数据基础设施：涵盖数据库、大数据平台、数据资产管理、数据分析挖掘、数据流通、数据安全。
• 数据资产管理：包括基础数据、主数据、元数据、数据质量、数据架构、数据开发、数据应用、数据共享、数据价值评估。
• 数据流通：涉及数据开放、数据交易、数据跨境。
• 数据安全：包括通用安全、全生命周期安全。

五、工作建议

1. 夯实数据治理标准化发展基础：
   • 完善标准体系，健全标准实施机制。
   • 加快数据标准研制，提高标准供给能力。
2. 提高企业数据治理标准化能力：
   • 企业应设立专门的数据标准主管机构，制定和实施符合自身需求的数据治理标准。
3. 持续提升数据治理产业水平：
   • 以标准为引领，推动产品质量、创新能力和服务水平的提升。
4. 完善数据治理标准化保障措施：
   • 设置经常性资金预算和人力资源保障。
   • 加强重点标准的宣传、贯标、推广。
   • 做好标准化人才的培养和储备。

附录：数据标准明细表

（注：由于篇幅限制，仅展示部分标准，完整标准明细表请参考白皮书原文。）