一、DAMA 数据治理方法是一种基于 DAMA 数据管理知识体系的治理框架，它通过定义数据管理职能、知识领域和工具方法，为企业提供从数据战略规划到技术落地的全生命周期指导
二、监管数据“一表通”是监管部门建立统一的监管数据体系和数据采集平台的重要数据工程。在银行端建设监管数据可信区，构建面向银行的监管统计数据采集、审核、应用流程，探索实现一个高效安全用数环境，满足监管对数据报送规范性、及时性和灵活性及基础环境建设的要求.
整合多源数据：一表通整合了如 1104（非现场监管）、EAST（监管数据标准化）、客户风险等现有监管体系的内容，涵盖机构、客户、协议、交易等 10 类主题、90 张数据表、2224 个字段，全面覆盖了银行等金融机构的各类业务数据。统一数据标准：它提供统一的监管数据标准和加工逻辑，要求金融机构按照统一的标准进行数据采集、存储和加工，确保数据的规范性、完整性、准确性、一致性和时效性。强调数据安全：在机构端设置数据 “可信区”，金融机构将业务明细数据报送至可信区，并按统一逻辑完成加工，监管部门以数据服务 / 文件传输的方式，通过访问 “可信区” 检视监管明细数据，实现数据可用不可见，保障数据安全。实时更新数据：区别于传统的月度报送，一表通要求 “T+1” 报送，确保了报送数据的及时性，能更实时地反映金融机构的业务状况和风险情况。
三、DAMA的数据治理和一表通数据治理异同DAMA 数据治理与监管数据一表通治理的核心差异在于通用性框架 vs 监管场景专用方案，前者是普适性的数据管理方法论，后者是聚焦金融监管数据采集与合规的专项实践，同时二者在数据标准、质量管控等基础逻辑上存在共通性。
3.1、核心共同点：数据治理的基础逻辑一致.两者均围绕数据全生命周期的关键环节展开，核心目标都是提升数据价值与可控性，
具体体现在以下 3 个方面：
|
统一数据标准是核心前提：DAMA 强调通过 “数据词汇表”“数据定义” 建立组织级统一标准；一表通则通过 “数据标准文档” 明确监管数据的字段含义、格式、编码，本质都是解决 “数据理解不一致” 的问题。
|
|
数据质量管控是关键动作：DAMA 将 “数据质量管理” 作为核心知识领域，通过质量评估、监控、改进形成闭环；一表通则内置 “五性校验” 和 4000 + 条规则，生成数据质量报告，二者均以 “数据准确、完整、一致” 为质量目标。
|
|
交付物服务于治理落地：两者都通过具体文档 / 工具确保治理可执行，例如 DAMA 输出 “数据资产目录”“数据质量报告”，一表通也同步交付 “数据资产目录”“监管报表”，均以 “可视化、可落地” 的成果推动治理落地。
|
3.2、核心差异点：定位、范围与实践重点不同两者的差异源于 “通用性框架” 与 “场景化方案” 的本质区别，具体可从 5 个维度对比：
|
对比维度
|
DAMA 数据治理
|
监管数据一表通治理
|
|
治理定位
|
普适性方法论，适用于所有行业（金融、零售、制造等），指导组织系统性管理数据资产
|
专项实践方案，仅聚焦金融行业监管场景，解决监管数据采集、合规报送问题
|
|
治理目标
|
提升数据对业务的支撑价值（如辅助决策、优化流程），同时满足合规要求
|
核心目标是满足监管要求（如 1104、EAST 报送），减少重复报送，顺带推动机构内部数据治理
|
|
治理范围
|
覆盖数据全生命周期（采集、存储、加工、应用、销毁），涉及组织、流程、技术、标准多维度
|
范围聚焦“监管数据”，仅覆盖从机构业务系统到监管平台的 “采集 - 加工 - 报送” 环节，不涉及数据销毁等全周期环节
|
|
组织角色
|
强调“数据治理委员会”“数据所有者（Data Owner）”“数据管理员” 等跨部门角色，需业务与IT 协同
|
核心角色是“金融机构报送岗”“监管部门审核岗”，角色更聚焦于 “报送 - 审核” 的线性流程，业务协同性较弱(被动治理)
|
|
灵活性与强制性
|
框架灵活，组织可根据自身业务调整落地范围与节奏（如先做数据标准，再做质量）
|
具有强制性，需严格遵循监管部门规定的报送时间（如 T+1）、校验规则，无调整空间
|
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
