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題記
在當今數字經(jīng)濟時(shí)代，數據治理已成為企業(yè)提升核心競爭力、實(shí)現數字化轉型的關(guān)鍵一環(huán)。數據作為國家發(fā)展的新動(dòng)能，數據治理尤為重要，也是釋放數據資產(chǎn)價(jià)值的基礎。政府對此高度重視，近些年陸續發(fā)布的一系列文件都對數據治理相關(guān)工作提出了明確要求。國務(wù)院辦公廳公布的《“十四五”數字經(jīng)濟發(fā)展規劃》提出要加快數據要素市場(chǎng)化流通，鼓勵市場(chǎng)主體探索數據資產(chǎn)定價(jià)機制，推動(dòng)形成數據資產(chǎn)目錄，逐步完善數據定價(jià)體系；不斷推動(dòng)數據資源的開(kāi)放與共享，致力于構建高效、透明的數據治理體系。這些政策不僅涉及數據開(kāi)放和共享，還包括數據安全、資產(chǎn)化利用等多個(gè)維度，旨在通過(guò)數據的有效治理，促進(jìn)社會(huì )經(jīng)濟的全面發(fā)展。
AMT多年來(lái)為為央企、國企提供專(zhuān)業(yè)的數據治理咨詢(xún)服務(wù)，具有強大的數據治理知識體系、方法論和實(shí)踐經(jīng)驗的積累。在數據治理要求極高的當下，AMT將為更多企業(yè)提供專(zhuān)業(yè)和高效的數據治理咨詢(xún)服務(wù)。在數據資產(chǎn)入表的大背景下，本次推出數據資產(chǎn)入表系列文章，分為“企業(yè)數據資產(chǎn)入表操作知識體系”、“企業(yè)數據資產(chǎn)入表之數據資產(chǎn)管理”和“企業(yè)數據資產(chǎn)入表之數據治理”三篇，本文為第三篇。
一、 數據溯源概念及方法
數據溯源(Data Provenance)核心思想是追蹤數據的歷史變化，以便理解數據的來(lái)源、演化過(guò)程以及可能發(fā)生的風(fēng)險。數據溯源旨在通過(guò)追蹤數據的路徑，還原其歷史狀態(tài)和演變過(guò)程，達成對數據歷史檔案的追溯。其主要方法有標注法、反向查詢(xún)法和雙向指針追蹤法。
二、 數據權屬概念及影響因素
數據權屬，也被稱(chēng)為數據產(chǎn)權，是指對數據的所有權、使用權、收益權等一系列權利的總稱(chēng)。數據權屬問(wèn)題的核心是通過(guò)分析不同來(lái)源的數據，理清各數據主體之間錯綜復雜的權利關(guān)系，通過(guò)法律制度等方式確定數據產(chǎn)權的歸屬。
影響數據權屬的因素包括數據的來(lái)源、數據的性質(zhì)、數據的使用情況、法律法規、數據的非排他性、數據的虛擬性、非稀缺性、易復制性等特性。
為解決數據權屬方案，需要明確數據權屬利益，構建數據產(chǎn)權制度，建立區塊鏈解決方案，數據分類(lèi)分級管理，合同約定與授權機制設計。
三、 數據質(zhì)量管理
GB/T 36073-2018《數據管理能力成熟度評估模型》(Data ManagementCapability Maturity Assessment Model，簡(jiǎn)稱(chēng):DCMM)將數據質(zhì)量定義為數據管理的八大能力域之一。數據質(zhì)量(DO)是“既指與數據有關(guān)的特征，也指用于衡量或改進(jìn)數據質(zhì)量的過(guò)程。
數據質(zhì)量管理包括準確性、完整性、一致性、及時(shí)性、有效性和唯一性。這些需求是由企業(yè)或組織對數據處理和分析的具體要求決定的。
數據質(zhì)量檢查是一種評估和提升數據質(zhì)量的過(guò)程，涉及到對數據的準確性、完整性、一致性、及時(shí)性、有效性、唯一性等各個(gè)方面的檢查，以便于數據的有效利用和決策的準確性。此外，數據質(zhì)量檢查也是數據質(zhì)量管理的方法和手段，包括數據從獲取、計劃、共享、存儲、應用、維護、消亡生命周期的每個(gè)階段里引發(fā)的各類(lèi)數據質(zhì)量缺陷，進(jìn)行識別、度量、監控、預警等一系列管理活動(dòng)。
數據質(zhì)量分析是從數據本身、數據約束關(guān)系和數據過(guò)程等方面評估數據質(zhì)量，以及從業(yè)務(wù)需求、數據質(zhì)量維度和數據質(zhì)量規則等方面提高數據質(zhì)量的過(guò)程。數據質(zhì)量分析的目的是找出數據中存在的問(wèn)題，然后采取相應的措施進(jìn)行修復，以提高數據的質(zhì)量。
數據質(zhì)量存在問(wèn)題，就需要采取相應的措施進(jìn)行改進(jìn)。主要措施包括數據清洗、數據標準化、數據轉換等操作，以消除數據中的錯誤和不一致，提高數據的質(zhì)量。
圖1：數據質(zhì)量管理
四、 數據治理方案
數據治理旨在提高數據質(zhì)量、促進(jìn)數據一致性和集成、加強數據安全和隱私保護、支持合規性和風(fēng)險管理、提升決策效能以及提升數據資產(chǎn)的價(jià)值，實(shí)現數據驅動(dòng)決策和業(yè)務(wù)創(chuàng )新的目標。
數據治理方案的核心是數據總體架構設計。企業(yè)應圍繞業(yè)務(wù)數據化和數據業(yè)務(wù)化，依據現有各信息系統使用情況和未來(lái)新建的功能需求，盤(pán)點(diǎn)并梳理企業(yè)數據資產(chǎn)現狀，分析企業(yè)各系統數據分布及系統間集成關(guān)系，對核心數據的分類(lèi)、編碼規則進(jìn)行梳理優(yōu)化，形成關(guān)鍵數據的數據結構、集成方案和管理體系，從而為數據治理工作的有效實(shí)施提供頂層規劃保障。
相關(guān)的重點(diǎn)工作包括：
? 數據架構規劃
? 數據資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)
? 主數據標準制定
? 分類(lèi)編碼標準
? 數據集成方案
? 數據標準制定
圖2：數據治理平臺架構
圖3：數據治理的過(guò)程、方法及工具
五、 數據應用場(chǎng)景
根據最新的行業(yè)研究和報告，數據服務(wù)趨勢主要表現在以下幾個(gè)方面：人工智能、數據民主化、數據云、數據分析和商業(yè)智能、數據中心活動(dòng)、數據結構等。
數據應用場(chǎng)景包括智慧城市、金融、通訊、教育、交通、醫療、電商、傳媒、安防、企業(yè)、社交網(wǎng)絡(luò )、物聯(lián)網(wǎng)和游戲開(kāi)發(fā)等。
六、 數據全生命周期管理
數據生命周期指數據從生成到最終被銷(xiāo)毀的整個(gè)過(guò)程，涵蓋了數據在其存在期間所經(jīng)歷的一系列階段。具體可以分為5個(gè)關(guān)鍵階段：數據需求、數據設計、數據開(kāi)發(fā)、數據應用和運維、數據歸檔和退役。
圖4：數據生命周期
七、 數據產(chǎn)品
數據產(chǎn)品設計是以數據為主要目標的產(chǎn)品設計，涵蓋了數據的收集、處理、分析和展示等多個(gè)環(huán)節，旨在幫助用戶(hù)更有效地利用數據進(jìn)行決策或執行特定任務(wù)。
數據產(chǎn)品設計遵循互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設計的基本方法，同時(shí)兼具數據挖掘的方法論，從業(yè)務(wù)目標、數據指標、價(jià)值展現三個(gè)核心環(huán)節不斷深入，循環(huán)迭代。
圖5：數據產(chǎn)品的特征
八、 數據安全管理
1. 標準與策略
數據安全的標準與策略是指對組織內部數據安全等級的劃分以及各級數據安全防護、管理原則的定義和標準化。
圖6：數據安全標準與策略建設目標
2. 威脅因素
數據安全威脅因素是指可能導致數據泄露、損壞或者未經(jīng)授權訪(fǎng)問(wèn)的各種因素。
圖7：數據威脅因素建設目標
3. 安全制度
數據安全制度是指為了保護組織內部數據安全而建立的一系列規章制度和政策。
圖8：數據安全制度建設方針
4. 安全技術(shù)
數據安全技術(shù)是指為了保護數據在生產(chǎn)、傳輸、存儲、流通等全生命周期中的機密性、完整性而采取的各種技術(shù)手段和工具。
圖9：數據安全技術(shù)建設方針
5. 合法合規檢測
數據合法合規檢測是指對數據處理和管理過(guò)程中是否符合相關(guān)法律法規和行業(yè)標準的檢測和評估。
圖10：數據合法合規檢測建設指南
6. 安全評估
數據安全評估是指對重要數據、個(gè)人信息等數據資產(chǎn)的價(jià)值與權益、合規性、威脅、脆弱性、防護等進(jìn)行分析和判斷。
圖11：數據安全評估建設指南
本文作者：黃馨 陳京雷
陳京雷：AMT企源合伙人，擁有超過(guò)二十年管理咨詢(xún)經(jīng)驗，擅長(cháng)數字化轉型、數據資產(chǎn)管理、數據治理、智慧會(huì )展、集團管控、戰略管理等咨詢(xún)服務(wù)。
往期回顧
《企業(yè)數據資產(chǎn)入表之數據資產(chǎn)管理》
【AMT介紹】：
AMT致力于針對數據資產(chǎn)挖掘、運用、保護、交易、金融、管理各環(huán)節為客戶(hù)提供深層次、全方位的數據治理與數據運營(yíng)服務(wù)，盤(pán)活數據資產(chǎn)，搭建數字資產(chǎn)化管理平臺，構建數據資產(chǎn)運營(yíng)生態(tài)。在發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的大背景下，服務(wù)國家數字化經(jīng)濟戰略，攜手企業(yè)共同搭建數字資產(chǎn)化管理平臺，解決數據流通難點(diǎn)，釋放數據資產(chǎn)價(jià)值。
【服務(wù)模塊】：
數據服務(wù)的具體模塊為：數據標準與制度建設、數據匯聚與治理、數據建模與分析、數據質(zhì)量評估體系建設、數據可信流通、產(chǎn)業(yè)數據資產(chǎn)分析、產(chǎn)業(yè)數據產(chǎn)品設計、產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景方案搭建、產(chǎn)業(yè)數據增值方案設計。
參考文獻：
1. 北方大數據交易中心聯(lián)合中審華會(huì )計師事務(wù)所、天津市軟件評測中心、北方亞事資產(chǎn)評估有限責任公司、天津金諾律師事務(wù)所、天津農學(xué)院、天津大學(xué)和河北工業(yè)大學(xué)8家聯(lián)合體成員單位，《企業(yè)數據資產(chǎn)入表操作指引》（2024）
2. 同道說(shuō)，《一文概覽數據資產(chǎn)入表的價(jià)值、建設全流程以及相關(guān)案例》，（2024）
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