第3章
主流數據治理標準及框架介紹

3.1　國際標準

2015年，國際標準化組織IT服務管理和IT治理分技術委員會制定了ISO/IEC 38500系列標準，提出了IT治理的通用模型和方法論。

在ISO/IEC 38505標準中，闡述了基于原則驅動的數據治理方法論，提出了通過評估現在和將來的數據利用情況，指導數據治理的準備及實施，并監督數據治理實施的符合性等。其數據治理的框架模型如圖3-1-1所示。

3.2　國內標準及模型

1. 數據管理能力成熟度評估模型（DCMM）

DCMM（Data Management Capability Maturity Model，數據管理能力成熟度評估模型）是在工信部、國家標準化管理委員會的指導下，由全國信息技術標準化技術委員會大數據標準工作組組織編寫的國家標準，也是我國首個數據管理領域國家標準。DCMM借鑒了國內外數據管理的相關理論思想，并充分結合了我國大數據行業的發展趨勢，創造性地提出了符合我國企業的數據管理框架。該框架將組織數據管理能力劃分為8個能力域：數據戰略、數據治理、數據架構、數據標準、數據質量、數據安全、數據應用和數據生存周期，如圖3-2-1所示。

DCMM新增了數據生存周期管理功能域，這是一個進步，它考慮到了原始數據轉化為可用于行動的知識的整個過程，包括數據需求、數據設計與開發、數據運維直至數據退役。只有讓數據治理工作貫穿數據的整個生存周期，才能徹底將數據治理到位。

DCMM的優點在于它不只是理論和知識體系，而是可以直接應用的。而且DCMM已經在工業企業中有過很多應用案例。為了推進DCMM國家標準的落地實施，指導相關組織提升數據管理能力，全國信息技術標準化技術委員會大數據標準工作組在全國范圍內組織開展了數據管理能力成熟度評估試點示范工作，涵蓋金融、能源、互聯網和工業等多個領域的30余家企事業單位，其中就包括7家工業企業。DCMM的缺點也很突出：通過數據管理能力成熟度評估只能了解組織數據管理現狀，包括已取得的成果和不足，但是并不提供能力提升的方法，還需要數據管理專家給出提升建議、方法論和實施路線圖。

2. GB/T 34960數據治理規范

GB/T 34960《信息技術服務 治理 第5部分：數據治理規范》（以下簡稱《數據治理規范》）是我國信息技術服務標準（ITSS）體系中的服務管控領域標準，該標準根據GB/T 34960.1-2017《信息技術服務 治理 第1部分：通用要求》中的治理理念，在數據治理領域進行了細化，提出了數據治理的總則、框架，明確了數據治理的頂層設計、數據治理環境、數據治理域及數據治理的過程，可對組織數據治理現狀進行評估，指導組織建立數據治理體系，并監督其運行和完善。

《數據治理規范》將數據治理劃分為頂層設計、數據治理環境、數據治理域和數據治理過程4大部分，如圖3-2-2所示。

頂層設計包括制定數據戰略規劃、建立組織機構和機制、建立數據架構等，是數據治理實施的基礎。

數據治理環境包括分析業務、市場和利益相關方需求，適應內外部環境變化，營造企業內部數據治理文化，評估自身數據治理能力及驅動因素等，是數據治理實施的保障。

數據治理域包括數據管理體系和數據價值體系，是數據治理實施的對象。

數據治理過程包括統籌和規劃、構建和運行、監控和評價、改進和優化，是數據治理實施的方法。

《數據治理規范》開創性地把數據價值實現作為數據治理的核心目標，并通過數據價值體系明確了數據價值實現的方式，幫助企業實現數據驅動業務的戰略轉型。

在《數據治理規范》附錄中對數據治理涉及的核心治理域提出了明確的管理要求，為數據治理實施提供參考，為評估數據治理成效提供評價依據，通過正文和附錄的結合，有利于數據治理的落地實施。

3.3　專業組織

1. 國際數據管理協會

成立于1988年的國際數據管理協會（Data Management Association International，DAMA）是一個非營利組織，致力于推廣信息和數據管理的概念和實踐。DAMA在全球設立了40多個分會，擁有7500余名會員，在數據管理領域中累積了豐富的知識和經驗，是全球公認的數據管理權威組織之一。其先后出版了《DAMA數據管理字典》和《DAMA數據管理知識體系指南》（簡稱DAMA-DMBOK）的第1版和第2版，該指南集業界數百位專家的經驗于一體，是數據管理業界最佳實踐的結晶，已被公認為從事數據管理工作的經典參考和指南，在全球范圍內廣受好評。

DAMA的數據管理理論框架的核心是數據治理（見圖3-3-1），通過10個數據治理的職能域建立一個能夠滿足企業需求的數據決策體系，為數據管理提供指導和監督。其優點在于充分考慮了功能與環境要素對數據本身的影響，但考慮到數據資產化成為企業的核心競爭力，這10個職能域尚不能全面覆蓋數據資產管理的業務職能。

2. 數據資產管理實踐白皮書

為了落實國家大數據戰略，中國信息通信研究院聯合相關知名企業共同編寫了《數據資產管理實踐白皮書（4.0版）》。

《數據資產管理實踐白皮書（4.0版）》基于DAMA-DBMOK中定義的數據管理理論框架，彌補了數據資產管理特有功能的缺失，并結合數據資產管理在各行業中的實踐經驗，形成了數據資產管理的8個管理職能和5個保障措施，如圖3-3-2所示。其中管理職能是指落實數據資產管理的一系列具體行為，保障措施是為了支持管理職能實現的一些輔助的組織架構和制度體系。

在DAMA的數據管理理論框架中并沒有把數據標準單獨作為一項重要的數據管理功能，而《數據資產管理實踐白皮書（4.0版）》將數據標準管理放在第一位，體現了“標準先行”的管理思想。另外，其中還增加了數據價值管理和數據共享管理兩項內容。

數據價值管理是對數據內在價值的度量，包括數據成本和數據應用價值。

數據共享管理主要是指開展數據共享和交換，實現數據內外部價值的一系列活動。數據共享管理包括數據內部共享（企業內部跨組織、部門的數據交換）、外部流通（企業之間的數據交換）和對外開放。

3.4　國內外數據治理體系的對比分析

國內外各相關機構都有自己的數據治理體系，但各體系之間存在一定的差異。表3-4-1從主流數據治理體系的構成要素、治理特點、優勢和不足4個方面進行了分析。

不同的數據治理框架和標準適用于不同的行業、企業，企業應根據自身特點，選擇適合自己的標準體系。數據治理體系也不是一成不變的，因為數據治理是一個動態過程，過于僵化的體系不僅不會給工作帶來便捷，還會增加應用的復雜度。

本章精要

本章介紹了數據治理相關的國際、國家標準，以及行業組織和協會的數據治理框架，并對各個框架的優、缺點及適用場景做了比較，便于讀者根據企業的實際情況進行比較。

數據治理框架是指為了實現數據治理的總體戰略和目標，將數據治理域所蘊含的基本概念（如原則、組織架構、過程和規則）組織起來的一種邏輯結構。本章先從國際、國內相關標準和專業組織3個方面，全面介紹數據治理框架，之后對各個框架進行對比分析，以便于企業進行選擇。