《企业数据治理手册》

对企业来说，优质的数据资产堪比“会下蛋的金鸡”，能帮着精准决策、优化流程、挖掘商机，甚至在市场竞争中抢占先机，现在谁能把数据用得好，谁就掌握了主动权。国家成立数据局、大力推进数据标准化工作，也是为了让咱们国家的数据建设有章可循、数据资产保值升值。

老美数据治理的经验也很值得借鉴，其中，美国国防合同管理局（DCMA）在2022年发布的《企业数据治理手册》，就针对性非常强、可操作性也很强，大家可以参考。

手册目的是指导和美军签约的企业，能够统筹协调人员、流程、架构和技术，将数据作为企业资产充分利用起来。

手册围绕数据治理全流程，聚焦职责分工、数据需求、数据架构、数据管理及数据指标五大核心维度，分析了数据从创建到处置的全生命周期管理要求，提出了标准化、安全化、可共享的数据治理实施路径，为美军数据资产规范化管理提供了完整框架。

一、总则

手册明确，该手册适用于DCMA所有组织单位及相关数据治理活动，同时需优先遵循更高级别的法规、政策、指导文件或协议。随着机构现代化建设推进，需重点发挥数据标准化和互操作性支持作用。

这个手册提出四项核心政策：

一是制定机构层面战略数据治理标准、流程及程序；

二是为数据全生命周期管理提供指导；

三是推行统一的战略数据管理和数据库架构方法，以企业级战略为起点；

四是安全、高效、合规且符合职业道德地执行手册要求。

二、职责分工

这个手册构建了六级分工体系，明确各角色核心职责，确保数据治理责任落地。

作为核心领导角色，需为数据管理规划实施提供战略指导，主导治理流程推进，监督数据质量与完整性，明确各相关角色职责，协同修订数据模型，规范数据变更审核批准流程。

作为业务与数据解决方案的关键联系人，需参与数据标准制定，协作设计数据结构，转化业务需求为数据解决方案，确定合适数据源，上报数据指标，制定数据处置原则，反馈并协作解决数据质量问题。

主要负责数据访问权限管理，推广数据集成与互操作性价值，遵守相关战略、法规及标准，落实系统备份与灾难恢复计划，保障数据资产的完整性、机密性和可用性。

需确保数据全生命周期符合现有标准，保障数据质量稳定性，代表职能用户群体利益，协同业务发起人及产品负责人推进数据治理。

为数据架构设计、部署及管理提供专业支持，协调明确数据存储、使用及集成方式，确保数据资产与业务、技术能力匹配，维护数据架构记录并保持与国防部框架一致。

审核企业级影响的数据质量问题，基于准确性、完整性等核心维度，全程评估监控关键数据质量问题，向数据管理委员会提出流程改进建议。

三、数据需求 （一）需求识别核心要素

这个手册强调，数据需求识别需覆盖八大关键维度：实现数据战略对齐，确保数据具备多维度特性；依托权威流程清单实现与战略目标对齐；明确数据结构与定义标准；落实主数据管理规范；强化网络安全保障；认证验证数据生产者资质；通过流程映射明确业务需求与数据用途。

需求需通过指定系统提交，经公司治理部门审核后，由数据管理委员会进一步审核；重大数据结构变更需开展符合性分析并告知数据使用者，微小变更由数据管家协同相关委员会审核批准；审核通过后，由相关委员会协同仲裁冲突、评估影响，最终决定批准或驳回；批准后的需求按指定指南执行实施流程。

四、数据架构

数据架构作为数据治理的核心组成，明确数据存储位置与流转路径，为政策制定、问题排查提供基础支撑，同时助力识别数据质量改进的潜在业务影响，为指标制定和量化评估提供便利。

需通过多种资料和建模符号记录数据对象、属性、关系及数据流，数据架构师与业务团队、治理委员会等协同，将业务需求转化为数据解决方案，数据架构资料需经业务、数据、技术层面代表审核批准。

五、数据管理

设立业务数据管理委员会，负责制定维护数据管理流程及文件，审核裁决数据管理问题，协调解决跨部门数据治理诉求；需求处理需先由相关委员会评估，再咨询数据管理委员会及IT团队意见。

这个手册要求建立分级保护机制，确保授权实体合法使用数据，根据信息敏感性设定访问权限保护等级，对所有存储、处理、传输数据的信息系统实施安全防护。

明确采用法规、政策等确立的权威数据源，消除冗余、明确歧义，数据管家需记录需求对应的合适数据源，清晰定义数据结构，规范数据交换记录与更新。

聚焦业务、运营和元数据实施质量规划，收集并解决具体数据质量问题，从数据录入环节开始贯穿全生命周期评估质量，将控制措施融入系统开发生命周期。

通过协作定义数据模型及属性实现数据集成，优先采用应用程序编程接口保障系统间互操作性，防范云系统及商业智能解决方案的数据风险。

全面落实数据管理、记录管理和可访问性要求，明确数据处置程序，在数据生命周期早期确定处置方式，确保全流程规范可控。

六、数据指标

这个手册要求数据管理委员会识别并维护核心指标，每半年向数据管家和保管员汇报，指标包括数据剖析（识别缺失、错误等问题数据）、流程周期与处理时间、权威数据源一致性等关键内容。

结束语

数据就像散落在各处的“碎银子”，没经过治理时，杂乱无章、真假难辨，不仅帮不上忙还可能添乱，而数据治理就是把这些“碎银子”熔炼成“金元宝”的魔法——它通过明确职责分工、规范流程标准、搭建架构体系，让数据从“乱糟糟” 变得“明明白白”，从“没人管”变成“有人护”，既保证了数据的安全合规，又能让数据顺畅流动、高效发挥作用。