数据如何从合规成本变成竞争资产？数据治理规范实践指南白皮书发布

数据治理管什么

数据治理是组织在数据全生命周期中，通过法律法规、管理制度、标准规范、技术工具等手段管控和优化数据资源的系统性活动，内涵分三个层面：合规管控，确保数据活动符合《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等要求；有效管理，保障数据准确、完整、可用、安全；价值释放，推动数据资源向数据资产转化。

问题出在哪

管理层面，数据权责不清、缺乏统一组织架构，数据孤岛严重；技术层面，元数据管理缺失，无法追溯数据来源；合规层面，敏感数据未分级分类，难以满足监管要求；价值层面，数据未与业务深度融合。数据质量问题产生的额外成本平均占总运营成本的15%-20%。

标准框架：四位一体

白皮书围绕“顶层设计—数据治理环境—数据治理域—数据治理过程”，呈现数据治理的整体框架，说明战略与权责、资源保障、管理与应用、持续改进之间的关系。

在整体框架基础上，白皮书进一步梳理各模块的核心要求，涵盖组织架构、人员经费、数据标准、质量与安全、数据价值应用等内容，并通过规划、运行、评价和优化，形成持续改进机制。

落地路径：评估－设计－落地－认证

白皮书介绍了企业数据治理体系建设的通用路径思路：先做现状诊断，评估治理成熟度、识别差距；再做顶层设计，制定数据战略、搭建组织架构；随后落实资源与配套制度；进而分别建设数据管理体系与数据价值体系；按PDCA循环定期内审、持续改进；最终自查整改，申请第三方认证。白皮书还收录了银行、汽车制造、政务服务三类案例供参考。

ICAS英格尔认证

ICAS英格尔认证长期开展GB/T 34960.5-2018数据治理规范的第三方认证审核及标准培训服务，依据该标准开展独立、规范的认证活动，致力于为企业提供专业的数据治理认证与培训支持。

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