一文了解数据治理的价值和数据框架

数字经济时代，数据将作为第五大生产要素，深度赋能国民经济。所以，数据治理必然是“大势所趋”。 数据治理，就是用统一的数据管理规则，确保数据质量，让企业的数据清洁、完整、一致。

2022年初至今，数字经济相关政策不断落地，验证其顶层战略地位。2022年11月25日，《北京市数字经济促进条例》指出，数据资源为数字经济的关键要素;同日，《数据要素流通标准化白皮书》发布，重点聚焦数据要素流通过程中涉及的政策法规、制度模式、技术标准等发展现状，为构建我国数据要素流通的标准体系奠定基础;11月30日，国家知识产权局确定以北京市、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、深圳市等区域为8个试点地方，从推动制度构建、开展登记实践等方面开展数据知识产权地方试点工作，验证数据要素化正经历从0到1的切实落地。数字经济时代，数据将作为第五大生产要素，深度赋能国民经济。所以，数据治理必然是“大势所趋”。 数据治理，就是用统一的数据管理规则，确保数据质量，让企业的数据清洁、完整、一致。

数据治理的价值

数据是公司的核心资产，数据准确是有效内控的基础。数据的价值和风险应被有效管理，以支撑内部管理简化、业务流集成、运营效率提升和经营结果的真实呈现。让数据更好的服务并使能业务，发挥数据价值；让数据更好的支撑数据消费体系，降低使用成本，提升使用效率。
1、一致的数据理解：数据对象管理，指标口径管理，参考数据管理
2、更容易找到数据：数据资产编目，数据资产搜索，数据资产标注
3、更方便获取数据：数据资产申请审批，数据权限管理
4、更高的价值密度：数据资产运营度量，数据生命周期管理，平台运行质量
5、正向管理优于事后审计：逻辑模型管理，物理模型管理，数据开发规则管理
6、更高效的沟通：元数据抽取，数据血缘分析，数据标准管理
7、更可信的数据：数据质量标准，数据质量稽查，数据质量报告
8、更高的服务质量：数据接口管理，数据流程运行状态，运行日志分析

数据治理的数据框架
建立可信、一致和实时的数据生态系统，支持透明和可视的供应链，并提供有价值的业务洞察。
1、通过数据标准拉通数据流
2、实时外部数据采集
3、建立统一的基础数据关系（数仓&数据模型）
4、报表、数据可视化
5、数据分析提供有价值的业务洞察
6、数据资产管理-通过管控，获得可信的、一致的和及时的数据
数字经济发展离不开数据作为最关键的支撑。数据治理的成效关乎着数字经济发展的质量，数据治理成为数据安全的重要保障。数据治理增强了数字经济发展的内生动力，提升了产业链发展韧性，强化了人们对各类场景应用的信心，促进了数据高效流通，提高了数据产权的保护水平，释放了数据在产业应用中的价值。数据治理持续为推动数字经济高质量发展发挥着越来越重要的作用。

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