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“治理”（governance）来源于拉丁文和希腊语中的“掌舵”一词，是指政府控制、引导和操纵的行动或方式，经常在国家公共事务相关的情景下与“统治”（government）一词交叉使用。随着对“治理”概念的不断挖掘，目前比较主流的观点认为“治理”是一个采取联合行动的过程，它强调协调，而不是控制。 数据治理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。关于数据治理的定义尚未形成一个统一的标准。在当前已有的定义中，以DAMA(The Global Data Management Community，国际数据管理协会)、DGI(The Data Governance Institute，国际数据治理研究所)、IBM DG Council(数据治理委员会)等机构提出的定义最具有代表性和权威性。 1．DAMA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（计划、监督和执行）。 2．DGI的定义：数据治理是包含信息相关过程的决策权及责任制的体系，根据基于共识的模型执行，描述谁在何时何种情况下采取什么样的行动、使用什么样的方法。 3．IBM的定义：数据治理是针对数据管理的质量控制规范，它将严密性和纪律性植入企业的数据管理、利用、优化和保护过程中。 上述定义较为概括和抽象。为了方便理解，这里从以下4个方面来解释数据治理的概念内涵。 1．明确数据治理的目标。这里的“目标”是指，在管理数据资产的过程中，确保数据的相关决策始终是正确、及时、有效和有前瞻性的，确保数据管理活动始终处于规范、有序和可控的状态，确保数据资产得到正确有效的管理，并最终实现数据资产价值的最大化。 2．理解数据治理的职能。从决策的角度，数据治理的职能是“决定如何做决定”，因此，数据治理必须回答决策过程中所遇到的问题，即为什么、什么时间、在哪些领域、由谁做决策，以及应该做哪些决策；从具体活动的角度，数据治理的职能是“评估、指导和监督”，即评估数据利益相关者的需求、条件和选择，以达成一致的数据获取和管理的目标，通过优先排序和决策机制来设定数据管理职能的发展方向，然后根据方向和目标来监督数据资产的绩效与是否合规。 3．把握数据治理的核心。数据治理关注的焦点问题是，通过何种机制才能确保所做决策的正确性。决策权分配和职责分工就是确保做出正确有效决策的核心机制，因而也就成为数据治理的核心。 4．抓住数据治理的本质。对机构的数据管理和利用进行评估、指导和监督，通过提供不断创新的数据服务，为其创造价值，这是数据治理的本质。 数据治理和数据管理这两个概念比较容易发生混淆，要想正确理解数据治理，必须厘清二者的关系。实际上，治理和管理是完全不同的活动：治理负责对管理活动进行评估、指导和监督，而管理根据治理所作的决策来具体计划、建设和运营。治理的重点在于，设计一种制度架构，以达到相关利益主体之间的权利、责任和利益的相互制衡，实现效率和公平的合理统一，因此，理性的治理主体通常追求治理效率。而管理则更加关注经营权的分配，强调的是在治理架构下，通过计划、组织、控制、指挥和协同等职能来实现目标，理性的管理主体追求经营效率。从上述论述可以看出，数据治理对数据管理负有领导职能，即指导如何正确履行数据管理职能。 数据治理主要聚焦于宏观层面，它通过明确战略方针、组织架构、政策和过程，并制定相关规则和规范，来评估、指导和监督数据管理活动的执行。相对而言，数据管理会显得更加微观和具体，它负责采相应的行动，即通过计划、建设、运营和监控相关方针、活动和项目，来实现数据治理所做的决策，并把执行结果反馈给数据治理。 【出处】林子雨.大数据导论（通识课版）.高等教育出版社，2020年2月.
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发表于 2025-11-7 13:20:45