数据治理体系是企业数字化转型的基石，通过构建统一的数据标准、质量、安全、资产目录与管理机制，打通数据“看得见、管得了、用得好”的全链路，实现数据资产化、服务化与价值释放，最终支撑业务智能与战略决策。

一、数据治理建设背景

• 是数字化转型的基础支撑。

• 通过组织、制度、流程、能力建设，打通数据、业务与技术协同机制。

• 让数据成为资产，支撑智能数据服务，释放数据价值。

  

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二、数据治理体系

1. 数据治理定义

• 数据管理：规划、控制和提供数据及信息资产的职能集合。

• 数据治理：对数据资产管理行使权力与控制的活动集合，是数据管理的核心职能。

2. 主流理论体系

框架	特点
DGI	强调组织架构与数据战略
DMBOK	全面覆盖数据管理职能，强调生命周期管理
DCMM	中国国家标准，强调成熟度评估与数据运营

3. 数据治理体系蓝图

• 顶层设计：战略、保障、治理内容、应用平台。

• 能力评估：基于DCMM模型评估当前成熟度。

• 关键问题识别：架构缺失、制度流程不健全、数据未资产化、共享困难等。

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三、能力域管理知识

1. 核心能力域

能力域	内容
数据资源目录	梳理数据对象、权责、标准、安全、共享、存储等
数据模型	概念模型 → 逻辑模型 → 物理模型
数据分布	明确数据在业务部门和系统中的分布与流向
数据标准	包括业务术语、主数据、参考数据、指标数据等
数据质量	建立评测体系、质量规则、质量保障机制
数据安全	分类分级、权限控制、脱敏规则
元数据	采集、审核、维护、版本管理、血缘分析等

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四、数据中台建设方法论

1. 数据中台定义

• 一套让企业数据“快速用起来”的机制。

• 实现数据交换、资产化、服务化的闭环。

2. 建设目标

• 解决数据孤岛、数据未资产化、服务效率低等问题。

• 构建“业务数据化 → 数据资产化 → 资产服务化 → 服务业务化”的闭环。

3. 建设方法论

• 1个战略行动：将数据中台作为企业级战略。

• 2项保障：统一认知、流程协同。

• 3条准则：核心原则贯穿建设全过程。

• 4套内容：技术、数据、服务、运营。

• 5个步骤：架构搭建、资产建设、现状治理、数据应用、运营闭环。

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五、数据治理实施案例（中石油）

1. 项目背景

• 中石油信息化经历分散 → 集中 → 集成 → 数字化 → 智能化五阶段。

• 当前处于“集团级数据驱动”阶段，需构建统一数据治理体系。

2. 项目目标

• 梳理数据资源，建立治理体系框架。

• 开展试点落地，提升数据管理水平，支撑数据共享与应用。

3. 实施内容

• 数据资源盘点：覆盖7大主题域（人力、财务、物资、项目、销售、生产、金融）。

• 制度与流程建设：编制制度政策，明确认责机制，优化流程。

• 平台搭建：扩展公共数据编码平台，实现架构、质量、安全、服务等治理功能。

• 数据目录建设：构建业务视角与技术视角双轨目录，实现“看得见、看得懂、管得了、用得好”。

4. 试点成效

• 找数难、读不懂、共享难问题得到解决。

• 建立数据质量监控体系，准确率提升至97%，减少人工核对。

• 实现数据共享流程线上化，促进跨部门协同。

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六、总结与启示

维度	关键成果
组织机制	建立“共建、共治、共享”的数据治理格局
制度保障	制度、标准、技术三位一体，确保“有法可依”
平台建设	数据治理平台固化成果，提升效率与可视化能力
数据文化	强化数据意识，推动全员参与数据治理