标准丨《信息技术 大数据 数据治理实施指南》（征求意见稿）

编制背景及意义

数据治理是大数据标准框架中的重要规划领域。目前，国内外在这方面的研究仍然比较欠缺，主要研究成果集中在数据治理框架、数据管理能力等方面。在数据治理开展过程中，数据治理对象种类繁多，组织的数据治理能力参差不齐，如何规范、系统开展数据治理实施是当前亟待解决的问题。数据治理实施指南是组织开展数据治理实施工作的指导性文件。它有助于引导数据治理实施工作的标准化、规范化，满足组织对数据治理的需求，帮助组织提升数据价值，推进数据治理行业的发展；同时能够指导组织评价数据治理成效，提供数据治理改进方法和建议，逐步提升数据治理水平。

标准的主要内容

本标准给出了数据治理实施过程的基本框架，从规划、执行、评价及改进四个主体过程给出了开展数据治理活动的活动及内容。其中，规划过程确定数据治理目标和路线，主要活动包括现状调研及分析、确立目标、制定实施路线；执行过程开展数据治理的实施执行，主要活动包括建立数据治理组织、制定制度规范、开展数据治理活动，治理活动包括数据架构、元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据应用、数据安全、数据生存周期；评价过程对数据治理实施情况进行评价，主要活动包括明确评价目标和范围、设计指标体系、评价治理绩效；改进过程对数据治理实施情况进行分析和改进，主要活动包括进行差异分析、制定改进方案和执行改进活动。

标准编制依据

本标准是在现有的大数据标准体系中进行，并与现有的大数据标准保持一致。参考 GB/T 35295-2017 信息技术 大数据 术语、GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型、GB/T 35274-2017 信息安全技术 大数据服务安全能力要求、GB/T 34960.5-2018 信息技术服务 治理 第 5 部分：数据治理规范、GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第 1 部分：标准化文件的结构和起草规则》以及中华人民共和国标准化法、全国专业标准化技术委员会管理办法进行编制。

标准编制原则

本标准在编制过程中，遵循“理论性和实践性相结合、通用性与开放性相结合、前瞻性和适用性相结合”的原则，不断推进标准研制工作：

（1）理论性和实践性相结合原则。深入研究已有数据治理体系，国外公认标准设计，包括ISO/IEC 38505-1、ISO/IEC TR 38505-2、DMBOK、CoBit5等,以及国内的《信息技术服务 治理 第5部分：数据治理规范》《数据管理能力成熟度评估模型》等标准。在领域调研、调研问卷和企业走访等基础上，结合上海计算机软件技术开发中心、北京华宇软件股份有限公司、北京三维天地科技有限公司、上海观安信息技术股份有限公司、阿里云计算有限公司、普元信息技术股份有限公司、北京安华金和科技有限公司、美林数据技术股份有限公司、浪潮软件集团有限公司、中睿信数字技术有限公司等多家公司的数据治理实施实践经验及需求进行总结提炼，从理论上分析了数据治理实施的总体框架、实施过程和基本要求，为标准的撰写奠定了坚实的基础。

（2）通用性与开放性相结合原则。充分考虑国内各行业和企业数据治理需求及能力不均衡情况，针对不同的组织规模和信息化发展水平、数据治理能力，经过抽象提炼，从宏观上总结了数据治理实施的框架和过程，企业在贯标和治理实施过程中，可结合企业数据治理能力，依据通用的数据治理实施方法论，构建数据治理组织和战略，定义数据治理目标，明确治理实施路线和基本活动，最终实现组织数据治理的经济、社会等效益。

（3）前瞻性和实用性相结合原则。充分考虑国内外数据治理需求快速发展的特点，同步开展国内外数据治理标准的研究分析，不断完善数据治理实施框架和基本要求，另一方面，充分考虑标准的实用性，引入了EDM和PDCA方法，提出了面向决策层和数据管理层的治理要求，保证治理要求在数据治理过程中可操作性，实现了前瞻性和实用性的统一。

解决的主要问题

（1）明确数据治理实施过程框架，即数据治理规划、数据治理执行、数据治理评价、数据治理改进。数据治理规划包括现状调研及分析、确立治理目标、制定实施路线；数据治理执行包括建立数据治理组织、制定制度规范、开展数据治理活动；数据治理评价包括明确评价目标和范围、设计指标体系、评价治理绩效；数据治理改进包括进行差异分析、制定改进方案、执行改进活动。

（2）划分数据治理活动。数据治理活动包括数据架构、元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据应用、数据安全、数据生存周期，明确了各个活动的执行过程和基本要求。

（3）给出数据治理评价和改进的过程活动，指导组织提升数据治理成效或者在选定的要素和环节上改进提高。

以下是征求意见稿内容

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