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算法、算力、数据是当今人工智能应用的三大要素，人工智能的发展给数据治理带来了新的机遇和挑战。一方面，数据科学研究的兴起为数据治理提供了新的研究范式，使得数据治理的视角、过程和方法都发生了显著变化；另一方面，随着组织业务的增长，海量、多源异构数据给数据管理、存储和应用提出了新的要求。因此，顺应时代发展趋势，构建完整的数据治理体系，提供全面的数据治理保障，更好地支撑数据治理工作，从而充分发挥数据资产的价值，成为各组织关注的焦点。然而在数据治理实施过程中，我们往往存在数据治理意识不足、概念模糊、界限不明、管理分散、标准不统一等问题，这些问题将严重阻碍数据的管理与利用。因此，需要对各行业数据治理整体情况进行总结梳理，发现数据治理的痛处及难点，才能帮助用户单位更好地提升数据治理能力水平。 

为了解企事业单位数据治理现状，全国信标委大数据标准工作组于2019 年12 月启动了企事业单位数据治理开展情况调研工作，旨在了解和收集各单位在数据治理战略规划、数据治理组织机制与数据管理活动等数据治理方面实施的现状与面临的主要问题，分析数据治理工作的难点，进而推动数据治理工作在单位内部的开展。 

关键发现 

1.普遍重视数据价值，数据治理已受广泛关注

超过92%的受访企事业单位已经认识到数据价值的重要性，认为数据是一种无形资产与财务、人力资源等企业资产同等重要。企事业单位也纷纷通过数据治理活动来挖掘数据的价值，提升数据管理水平。其中，开展数据治理比较多的受访企事业单位是信息传输、软件和信息技术服务业类的企业占到 42%，其次是制造业、科学研究和技术服务业。62%的企业是 1000 人以上的大规模企业，主要分布在北京、广州、上海等经济发达的地方。可见，数据治理已被不同的区域环境、行业类别、单位规模的企事业单位广泛关注。 

2.数据治理概念理解模糊，数据战略意识相对缺乏

虽然数据治理已被广泛关注，但企事业单位对数据治理概念的理解还比较模糊。47.3%的企事业单位以边干边学的方式，没有正式的数据治理相关培训计划。80%的企事业单位只关注了数据治理中的某些环节，没有形成数据治理闭环。同时只有 38%的企事业单位专门制定了数据治理相关规划，来指引数据治理工作。可见，企事业单位虽已经意识到数据价值和数据治理的重要性，但是大部分还未制定专门的战略规划来指引数据治理工作。 

3.组织体系不够完整，数据治理工作管理分散

数据治理工作的主要参与部门 80%是以科技、信息化管理部门、业务部门组成，总裁办和董事会秘书处、风险管理部门、监察部门参与度仅为 30.9%、18.2%、9.1%。21.8%的企事业单位数据治理管理方式是集中管理，40%为集中领导下的各业务条线分头管理，25.5%和9.1%为通过 IT 部门管理和各部门分别管理。可见，不完善的数据治理组织体系和分散管理的状态使得数据治理面临沟通协调困难，治理效率低下和效果不明显等问题。 

4.缺乏健全的数据治理标准体系指导数据治理工作

50%的企事业单位在数据治理过程中遵循了 GB/T 34960.5-2018 《信息技术服务 治理 数据治理规范》、GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》等标准。目前数据治理标准体系还不够健全，在数据治理落地实施、绩效评价等方面还没有专门的标准来指导企事业单位有效开展数据治理工作。 

5.缺乏有效的数据治理评估方法促进数据治理能力提升

超过80%的企事业单位数据治理活动主要集中在数据标准、数据质量、数据应用、数据安全等方面，且在数据治理工作过程中，比较注重数据治理相关的制度和流程、组织和人员岗位、数据治理相关工具等，但缺乏可行有效的监督、考核、评价机制，数据治理工作无法常态化，数据治理成效无法量化考核和评估。同时，整体缺乏有效的数据治理评估方法促进数据治理能力和水平的持续提升。 （关注公众号“三个皮匠”，获取最新行业报告资讯）

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