2021数据治理工具图谱研究报告在线下载

2021数据治理工具图谱研究报告，经过多年发展，大数据应用场景不断深入，在民生服务、经营决策、风险控制、绩效考核等方面起到了重要作用。

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2019年，首次提出将数据作为新型生产要素参与收益分配。将“数据”与土地、劳动力、资本、技术并列为第五种生产要素，并提出“加快培育数据要素市场”。

2020年，首次明确了将数据中心作为“新基建”的七大重点领域之一；同年10月，将“加快数字化发展”作为重要任务之一，提出“建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用”。

2021年，要求“强化数据驱动、集成创新、合作共赢等数字化转型理念”。一系列政策指引，将数据提升到了前所未有的战略高度，全社会对数据的重视程度也不断提升。

数据作为推动经济社会发展及数字化转型的新动能已成为社会共识，数据治理作为基础性工作，受到越来越多企事业单位的重视。

数据确权、数据质量、数据安全、数据流通已成为影响数据要素价值潜力发挥的重要因素，如何做好大数据治理工作成为数字化转型的新挑战。

数据治理是一个需要长期投入的工作，涉及业务和技术等方方面面，影响范围及复杂度高，治理效率尤为重要。

为进一步增强各行业各领域对数据治理工具的认知，通过治理工具实现对数据治理工作的降本增效，信标委大数据标准工作组组织编制本研究报告，为各行业、各领域数据治理工具的研发和应用提供实践参考，也为后续数据治理工具标准化工作提供思路。

大家在讨论数据治理的概念时，目前主要存在两种趋势。一种是偏数据管理的狭义数据治理，侧重于数据资产管控体系；另一种是偏数据工程的广义数据治理，对狭义数据治理的概念进行了延伸，侧重于技术支撑平台的研究，本文是在广义数据治理的基础上进行阐述的。

另外，相对于数据治理，还存在大数据治理的概念。

大数据治理相比于数据治理，在数据治理对象、数据处理架构、治理组织职能、数据管理措施、数据应用范围等方面呈现多层次、多形式、大范围等特点。

围绕数据资产、共享开放、安全与隐私保护等大数据技术应用的新需求，大数据治理不再仅限于单一组织数据治理范畴，而是要从国家层次、行业层次、组织层次构建形成一个自上而下、多元共治的数据治理体系。

因本文主要是对数据治理工具进行阐述，故不对大数据治理的概念做过多赘述。

数据治理的最终目标是提升数据的价值，是组织推动战略落实的基础，它由管理体系和技术体系共同组成，包括组织、制度、流程以及技术以及支撑工具等。

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