一、什么是数据治理的框架体系

数据治理的框架体系是指一套结构化的方法和原则，用于指导组织在数据管理和数据资产管理方面的活动。它提供了一种系统化的方法，帮助组织规划、实施和监督数据治理，以确保数据的质量、安全、可用性和合规性。

二、两种制定数据治理框架的方法

自上而下和自下而上是两种不同的数据治理框架方法。

自上而下（Top-down）方法：自上而下的数据治理方法是由组织的高层领导层发起和主导的。在这种方法中，高层领导确定数据治理的目标和愿景，并制定策略、政策和规范来实现这些目标。然后，他们建立一个专门的数据治理组织结构，负责制定和执行数据治理计划。这个组织结构通常由数据治理委员会、数据治理办公室或数据治理团队组成。这个团队负责监督数据管理、数据质量、数据安全和数据访问等方面的工作。自上而下的方法强调组织层面的整体数据治理策略和规划。

自下而上（Bottom-up）方法：自下而上的数据治理方法是从组织的基层开始逐步发展的。在这种方法中，个别部门或个人在自己的工作中开始关注数据治理，并采取行动来改善数据管理和数据质量。这些个别行动逐渐扩大到整个组织，形成一个全面的数据治理框架。自下而上的方法强调个别部门和个人的参与和责任，他们通过共享最佳实践、培训和沟通来推动数据治理的实施。两种方法都有其优点和挑战。自上而下的方法可以确保整个组织的一致性和统一性，但可能需要更多的时间和资源来实施。自下而上的方法可以更快地推动数据治理的实施，但可能缺乏整体的战略和协调性。在实际应用中，组织可以根据自身情况选择适合的方法，或者将两种方法结合起来，形成一个综合的数据治理框架。

三、一种数据治理的框架体系设计

数据治理的最终目标是提升数据的价值，通过组织、规范、技术、运营 保障好数据治理的核心领域，进而让实现数据价值，达到数据可用、可信、好用。在经过多个项目的实施后，觉得数据治理的框架体系可以包括：战略管理、技术体系、组织体系、制度规范体系、价值体系、运营体系等。

在框架体系的指导之下，具体执行时需留意：

▪ 明确数据治理的目标和愿景，确定数据的重要性和价值。   

▪ 建立数据治理的组织结构，明确责任和权限，确定数据治理的团队和角色。   

▪ 制定数据治理的策略和政策，包括数据收集、存储、处理、共享和保护的规范和准则。   

▪ 建立数据质量管理机制，包括数据质量评估、监控和改进，确保数据质量达到要求。   

▪ 建立数据安全和隐私保护机制，包括数据备份、灾备和安全控制，防止数据泄露和风险事件发生。   

▪ 建立数据访问和共享机制，确保数据的安全性和隐私保护，并确保合法、合规的数据共享。   

▪ 进行数据治理培训和沟通，提高组织成员对数据治理的认识和理解，推动数据治理的落地和实施。   

▪ 建立数据治理的流程和工具，包括数据清理、标准化、分类分级等操作的流程和工具支持。

四、其他数据治理框架

在《GB∕T34960.5-2018信息技术服务治理第5部分：数据治理规范》中的框架如下：

战略规划：应保持与业务规划、信息技术规划一致，并明确战略规划的实施策略

组织构建：应聚焦责任主体以及责权利，通过完善的组织机制，获得利益相关方的理解和支持，制定数据管理的流程和制度，以支持数据治理的实施

架构设计：应关注技术架构、应用架构、和管理体系，通过持续地评估、改进和优化，以支撑数据的应用和服务。建立与战略一致性的数据架构，明确技术方向，管理策略和支撑体系，以满足数据管理、数据流通和数据洞察的应用需求。

内外部环境：组织应分析业务、市场和利益相关方的需求，适应内外部环境变化，支撑数据治理实施。内外部环境包括：遵守法律法规；满足利益相关方需求；识别并评估市场发展、竞争地位和技术变革的变化等

促成因素：包括获得数据治理决策机构的授权和支持；明确人员的业务技能和职业发展路径；关注技术发展趋势和技术体系建设；制定数据治理实施流程和制度；营造数据驱动的创新文化；评估数据资产管理能力和数据运营的水平。

数据管理体系：围绕数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理和数据生命周期管理开展数据管理体系的治理。

数据价值体系：围绕数据流通、数据服务和数据洞察等，开展数据资产运营和应用的治理。

数据治理过程：

    --统筹和规划：明确数据治理目标和任务，营造必要的治理环境，做好数据治理实施的准备。这一环节的工作包括：评估数据治理的资源、环境和人员能力等现状；指导数据治理方案的制定；监督数据治理的统筹和规划过程，保证现状评估客观、组织机构设计合理、数据治理方案可行。

    --构建和运行：构建数据治理实施的机制和路径，确保数据治理实施的有序运行。这一环节工作包括：评估数据治理方案与现有资源、环境、能力的匹配程度；制定数据治理的实施方案；监督数据治理的构建和运行过程，保证数据实施过程与方案的符合性和治理活动的可持续性

    --监控和评价：监控数据治理过程，评价数据治理的绩效、风险和合规，保证数据治理目标的实施。这一环节工作包括：构建必要的绩效评估体系、内控体系或审计体系、制定评价机制、流程和制度；评估数据治理成效与目标的符合性；定期评价数据治理实施的有效性和合规性。

    --改进和优化：改进数据治理方案，优化数据治理实施策略、方法和流程，促进数据治理体系的完善。这一环节的工作包括：持续评估数据治理相关资源、环境、能力、实施和绩效等；指导数据治理方案的改进；优化数据治理的实施策略、方法流程和制度，促进数据管理体系和数据价值体系的完善。

此外，在企业的数据治理的框架，除了一般性动作外，也特别强调了数据治理的应用。

大数据和数字化转型工作是组织数据治理计划的主要推动力量，组织需要考虑其数据的管理和应用实践，以扩展其业务智能，将数据的治理的成果作为企业数字化转型的强大的关键的基础。

数据治理框架如一盏灯，给我们指明了前行的方向，统一认识、减少分歧。

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一、什么是数据治理的框架体系

数据治理的框架体系是指一套结构化的方法和原则，用于指导组织在数据管理和数据资产管理方面的活动。它提供了一种系统化的方法，帮助组织规划、实施和监督数据治理，以确保数据的质量、安全、可用性和合规性。

二、两种制定数据治理框架的方法

自上而下和自下而上是两种不同的数据治理框架方法。

自上而下（Top-down）方法：自上而下的数据治理方法是由组织的高层领导层发起和主导的。在这种方法中，高层领导确定数据治理的目标和愿景，并制定策略、政策和规范来实现这些目标。然后，他们建立一个专门的数据治理组织结构，负责制定和执行数据治理计划。这个组织结构通常由数据治理委员会、数据治理办公室或数据治理团队组成。这个团队负责监督数据管理、数据质量、数据安全和数据访问等方面的工作。自上而下的方法强调组织层面的整体数据治理策略和规划。

自下而上（Bottom-up）方法：自下而上的数据治理方法是从组织的基层开始逐步发展的。在这种方法中，个别部门或个人在自己的工作中开始关注数据治理，并采取行动来改善数据管理和数据质量。这些个别行动逐渐扩大到整个组织，形成一个全面的数据治理框架。自下而上的方法强调个别部门和个人的参与和责任，他们通过共享最佳实践、培训和沟通来推动数据治理的实施。两种方法都有其优点和挑战。自上而下的方法可以确保整个组织的一致性和统一性，但可能需要更多的时间和资源来实施。自下而上的方法可以更快地推动数据治理的实施，但可能缺乏整体的战略和协调性。在实际应用中，组织可以根据自身情况选择适合的方法，或者将两种方法结合起来，形成一个综合的数据治理框架。

三、一种数据治理的框架体系设计

数据治理的最终目标是提升数据的价值，通过组织、规范、技术、运营 保障好数据治理的核心领域，进而让实现数据价值，达到数据可用、可信、好用。在经过多个项目的实施后，觉得数据治理的框架体系可以包括：战略管理、技术体系、组织体系、制度规范体系、价值体系、运营体系等。

在框架体系的指导之下，具体执行时需留意：

▪ 明确数据治理的目标和愿景，确定数据的重要性和价值。   

▪ 建立数据治理的组织结构，明确责任和权限，确定数据治理的团队和角色。   

▪ 制定数据治理的策略和政策，包括数据收集、存储、处理、共享和保护的规范和准则。   

▪ 建立数据质量管理机制，包括数据质量评估、监控和改进，确保数据质量达到要求。   

▪ 建立数据安全和隐私保护机制，包括数据备份、灾备和安全控制，防止数据泄露和风险事件发生。   

▪ 建立数据访问和共享机制，确保数据的安全性和隐私保护，并确保合法、合规的数据共享。   

▪ 进行数据治理培训和沟通，提高组织成员对数据治理的认识和理解，推动数据治理的落地和实施。   

▪ 建立数据治理的流程和工具，包括数据清理、标准化、分类分级等操作的流程和工具支持。

四、其他数据治理框架

在《GB∕T34960.5-2018信息技术服务治理第5部分：数据治理规范》中的框架如下：

战略规划：应保持与业务规划、信息技术规划一致，并明确战略规划的实施策略

组织构建：应聚焦责任主体以及责权利，通过完善的组织机制，获得利益相关方的理解和支持，制定数据管理的流程和制度，以支持数据治理的实施

架构设计：应关注技术架构、应用架构、和管理体系，通过持续地评估、改进和优化，以支撑数据的应用和服务。建立与战略一致性的数据架构，明确技术方向，管理策略和支撑体系，以满足数据管理、数据流通和数据洞察的应用需求。

内外部环境：组织应分析业务、市场和利益相关方的需求，适应内外部环境变化，支撑数据治理实施。内外部环境包括：遵守法律法规；满足利益相关方需求；识别并评估市场发展、竞争地位和技术变革的变化等

促成因素：包括获得数据治理决策机构的授权和支持；明确人员的业务技能和职业发展路径；关注技术发展趋势和技术体系建设；制定数据治理实施流程和制度；营造数据驱动的创新文化；评估数据资产管理能力和数据运营的水平。

数据管理体系：围绕数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理和数据生命周期管理开展数据管理体系的治理。

数据价值体系：围绕数据流通、数据服务和数据洞察等，开展数据资产运营和应用的治理。

数据治理过程：

    --统筹和规划：明确数据治理目标和任务，营造必要的治理环境，做好数据治理实施的准备。这一环节的工作包括：评估数据治理的资源、环境和人员能力等现状；指导数据治理方案的制定；监督数据治理的统筹和规划过程，保证现状评估客观、组织机构设计合理、数据治理方案可行。

    --构建和运行：构建数据治理实施的机制和路径，确保数据治理实施的有序运行。这一环节工作包括：评估数据治理方案与现有资源、环境、能力的匹配程度；制定数据治理的实施方案；监督数据治理的构建和运行过程，保证数据实施过程与方案的符合性和治理活动的可持续性

    --监控和评价：监控数据治理过程，评价数据治理的绩效、风险和合规，保证数据治理目标的实施。这一环节工作包括：构建必要的绩效评估体系、内控体系或审计体系、制定评价机制、流程和制度；评估数据治理成效与目标的符合性；定期评价数据治理实施的有效性和合规性。

    --改进和优化：改进数据治理方案，优化数据治理实施策略、方法和流程，促进数据治理体系的完善。这一环节的工作包括：持续评估数据治理相关资源、环境、能力、实施和绩效等；指导数据治理方案的改进；优化数据治理的实施策略、方法流程和制度，促进数据管理体系和数据价值体系的完善。

此外，在企业的数据治理的框架，除了一般性动作外，也特别强调了数据治理的应用。

大数据和数字化转型工作是组织数据治理计划的主要推动力量，组织需要考虑其数据的管理和应用实践，以扩展其业务智能，将数据的治理的成果作为企业数字化转型的强大的关键的基础。

数据治理框架如一盏灯，给我们指明了前行的方向，统一认识、减少分歧。

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