2.1　数据治理的相关概念和定义

1. 数据与数据管理

本书中所指的数据是指所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称，是组成信息系统的最基本要素。

数据管理的概念是伴随20世纪80年代数据随机存储技术和数据库技术的使用，计算机系统中的数据可以方便地存储和访问而提出的。2015年，国际数据管理协会在《DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版）》中将其扩展为11个管理职能，分别是数据治理、数据架构、数据建模与设计、数据安全、数据存储与操作、数据集成与互操性、文件和内容管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能、元数据管理、数据质量管理。

数据管理是数据资源获取、控制、价值提升等活动的集合，具体指通过规划、控制与提供数据和信息资产职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，以获取、控制、保护、交付和提高数据和信息资产价值。

2. 狭义数据治理与广义数据治理

（1）数据治理。

不同的机构对数据治理的定义不一样。

• IS/IEC、TRO38505-2:2018对数据治理的定义：数据治理是关于数据采集、存储、利用、分发、销毁过程的活动的集合。
• GB/T4960.5-2018对数据治理的定义：数据治理就是数据资源及其在应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合。
• 国际数据管理协会（DAMA）对数据治理的定义：数据治理是指对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监督和执行）。
• 国际数据治理研究所（DGI）对数据治理的定义：数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁能根据什么信息，在什么时间和情况下，用什么方法，采取什么行动。

（2）狭义的数据治理。

狭义的数据治理指数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合，保证数据资产的高质量、安全及持续改进。在本书第6章“数据管控”中所谈的数据管控即取其狭义。狭义的数据治理的驱动力最早源自两个方面：

• 内部风险管理的需要，风险包括数据质量差影响关键决策等。
• 为了满足外部监管和合规的需要，比如萨班斯-奥克斯利法案、巴塞尔I/巴塞尔协议、健康保险流通与责任法案（HIPAA）等。

但随着全球越来越多的企业认识到信息资产的重要性和价值，在过去几年中，数据治理的目标也在发生一些转变。除满足监管和风险管理外，如何通过数据治理来创建业务价值备受关注。

（3）广义的数据治理。

广义的数据治理的含义大于狭义数据治理，包括数据管理和数据价值“变现”，具体包含数据架构、主数据、数据指标、时序数据、数据质量、数据安全等一系列数据管理活动的集合。

本书取“广义的数据治理”的概念，后面所用到的“数据治理”的概念都指广义的数据治理。

3. 数据资产与数据资产管理

（1）数据资产。

数据资产是指由企业拥有或者控制的，能够为企业未来带来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。在这个定义中包含3个要素。

• 拥有或者控制：除企业内部的数据外，通过各种渠道合法获取的外部数据也属于企业数据资产。
• 带来经济价值：体现了资产的经济属性，未来能给企业带来经济利益。
• 数据资源：数据资产包括各种以物理或电子方式记录的数据、软件、服务等。

（2）数据资产管理。

数据资产管理是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产的保值、增值。 o1ggEc16IvkNMIHcbVmrLZkW6QjCP/kFXFTAJ/7BUKz9oaAXkVHyD5JueYGovU5s