数据治理概论 课件 第9章：数据治理组织制度与规范

第9章数据治理组织、制度与规范《数据治理概论》提纲9.1数据治理组织9.2数据治理制度与规范9.1数据治理组织9.1数据治理组织9.1.3数据认责机制9.1.4数据治理沟通9.1.2数据治理组织的作用9.1.1数据治理组织的概念9.1.1数据治理组织的概念数据治理组织是指在企业或组织中负责制定、实施和维护数据管理政策和程序的专门部门或团队。数据治理组织通常由高级管理人员组成，其职责包括确保数据的完整性、准确性、可用性和保密性，以及为业务决策提供可靠的数据支持。组织VS数据治理组织：组织是为了保证管理目标的顺利实现而对组织进行涉及以及对各组织成员在工作执行中的分工协助关系进行合理的安排，数据治理组织是保证数据治理工作目标顺利实现的重要保障措施。数据治理对任何企业来说都是一项复杂且规模浩大的体系化工程，需要充分调动企业相关的资源，只有形成全面、有效的组织体系，才能确保数据治理各项工作在企业内部有序推进。（1）

从定义的角度理解（2）

从过程的角度理解《数据治理规范》指出，组织构建应聚焦责任主体及责权利，通过完善组织机制，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，以支撑数据治理的实施。9.1.1数据治理组织的概念（2）

从过程的角度理解数据治理组织过程至少应包括：1）建立支撑数据战略的组织机构和组织机制，明确相关的实施原则和策略。2）明确决策和实施机构，设立岗位并明确角色，确保责权利的一致。3）建立相关的授权、决策和沟通机制，保证利益相关方理解、接受相应的职责和权利。4）实现决策、执行、控制和监督等职能，评估运行绩效并持续改进和优化。9.1.1数据治理组织的概念（2）

从过程的角度理解国标DCMM，数据治理能力域包括了数据治理组织、数据制度建设和数据治理沟通三个能力项。数据治理组织包括组织架构、岗位设置、团队建设、数据责任等内容，是各项数据职能工作开展的基础，对组织在数据管理和数据应用行使权利进行规划和控制，并指导各项数据职能的执行，以确保组织能有效执行数据战略目标。9.1.1数据治理组织的概念（2）

从过程的角度理解DCMM对数据治理组织过程描述如下：1）建立数据治理组织建立数据体系配套的权责明确且沟通顺畅的组织，确保数据战略的实施。2）岗位设置建立数据治理所需的岗位，明确岗位的职责、任职要求等。3）团队建设制订团队培训、能力提升计划，通过引入内部、外部资源定期开展人员培训，提升团队人员的数据治理技能。9.1.1数据治理组织的概念（2）

从过程的角度理解4）数据归口管理明确数据所有人、管理人等相关角色，以及数据的归口的具体管理人员。5）建立绩效评价体系根据团队人员职责、管理数据范围的划分，制定相关人员的绩效考核体系。9.1.1数据治理组织的概念不同组织对数据治理工作的期望和要求可能不同，因此，对于构建数据治理组织而言首要工作是明确企业自身的数字化战略目标对数据治理的任务要求，需要企业组织的最高决策层分析国家法律法规和标准规范的要求、企业自身发展业务特点和技术水平来确定数据治理工作的战略任务，这是构建数据治理组织的输入条件。构建数据治理组织的依据主要包括以下几个方面：业务战略需求法律、监管和行业标准数据管理平台技术支持组织文化9.1.1数据治理组织的概念9.1.2数据治理组织的作用综合业界经验，数据治理组织的重要性在于它能帮助组织确保数据质量和数据安全，促进合规性，并促进数据价值的最大化。具体来说，数据治理组织具有以下重要性：数据合规性数据安全数据质量数据价值数据治理组织可以确保组织遵守法律、监管和行业标准。通过制定合规性要求并实施监督，确保数据使用及存储符合标准数据治理组织可以确保数据的保密性、完整性和可用性。通过制定安全策略和措施，防止数据被非法获取、篡改或丢失。数据治理组织可以确保数据的准确性、完整性和一致性。通过制定标准和规程，确保数据被正确地收集、处理和存储。数据治理组织可以帮助更好地利用和发挥数据价值。通过数据治理职能活动，确保数据共享，构建数据湖及数据分析平台，改善决策和业务流程。9.1.2数据治理组织的作用数据治理组织的作用包括以下6个方面：确保数据质量：数据治理组织负责制定和实施数据质量管理计划，确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。管理数据安全：数据治理组织负责制定和实施数据安全策略，确保数据的机密性、完整性和可用性。提高决策效率：数据治理组织通过建立数据仓库、数据分析平台等工具，提高企业决策的精准度和效率。9.1.2数据治理组织的作用促进数据共享：数据治理组织协调不同部门之间的数据共享，促进跨部门协作和信息流通。管理数据生命周期：数据治理组织负责规划和管理数据的采集、存储、处理、分析和销毁等各个阶段，确保数据的合规性和可持续性。建立信任关系：数据治理组织通过透明的数据管理和规范的数据使用流程，建立企业内部和外部的信任关系。9.1.2数据治理组织的作用企业构建数据治理组织需要考虑以下7个方面：1明确治理目标和范围2确定组织结构和职责企业应该明确数据治理的目标和范围，包括规范数据的采集、存储、处理、共享和使用等方面，以及关于组织中的数据资产管理要求、数据标准和规范、数据合规、数据质量、数据风险管理等具体要求。建立专门的数据治理组织，包括数据治理委员会、数据治理办公室、数据质量管理团队等。需要明确各个部门和角色在数据治理中的职责、工作内容和权限，并且指定相应的工作流程和监督评估机制。3制定数据治理政策和流程需要制定数据治理政策和流程，包括数据分类、数据标准、数据安全、数据备份与恢复、数据共享与开放等方面的政策和流程。9.1.2数据治理组织的作用4建立和维护数据管理平台5推广数据治理文化企业需要建立和维护数据管理平台，实现对数据资源的全面管理和控制，包括数据质量管理、数据审计、数据监控等功能。企业需要积极推广数据治理文化，提高员工对数据治理的重视和认识水平。6培训和教育为企业员工提供相关的数据治理培训和教育，提高他们的数据管理技能和意识。7监督和评估对数据治理组织的工作进行监督和评估，及时发现并解决问题，持续优化数据治理流程和策略。9.1.3数据认责机制数据认责机制是一种确保数据质量和信息安全保护的方法，通过明确数据的所有权、使用和共享规则，实现对数据的管理和控制。数据认责机制的主要目标确保数据的准确性、完整性和可靠性保护个人隐私和敏感信息促进数据合规性，遵守相关法规和政策提高数据价值和利用效率什么是数据认责机制？设立数据共享机制设立数据使用权限制定数据管理策略建立数据审计机制设立数据所有者03020401明确数据的收集、存储、处理和共享规则，确保数据的质量和安全。规定数据的访问权限和使用范围，防止未经授权的数据滥用。确定数据的所有权和管理责任，确保数据的合规性和安全性。定期对数据的完整性、准确性和保密性进行审计，发现问题及时纠正。05明确数据的共享条件和限制，保护个人隐私和企业机密。（1）

数据认责机制的主要内容9.1.3数据认责机制（1）

数据认责机制的主要内容9.1.3数据认责机制在实施数据认责机制的过程中，需要明确数据各利益相关方的责任：负责按照规定的权限和范围使用数据，防止数据的滥用和泄露。数据所有者负责数据的创建、维护和更新，确保数据的合规性和安全性。数据审计人员负责定期对数据的完整性、准确性和保密性进行审计，发现问题及时报告。法律顾问负责为数据认责机制提供法律咨询和建议，确保符合相关法规和政策。技术支持人员负责提供技术支持，保障数据的安全存储和处理。数据使用者（2）

数据认责的原则和流程数据认责是一项长期、逐步细化、迭代完善的工作。总结业界实施经验，数据认责需要按照如下原则来开展：01业务负责、全程参与企业的总部职能部门、下属公司定义、产生、使用本专业数据，拥有本专业数据的管理权，需要对本专业数据的质量负责。信息化内部支持单位从技术视角负责数据管理活动的具体执行。02层层管控、认责到岗基于企业的职能管控模式，自上而下实现数据管理责任的多层级管控、逐级细分，并在各级设立与人事岗位设置相协调、岗位内容相一致的数据管理专员岗位（兼职），将机构责任分解到专员岗位。03问题导向、循序渐进数据管理工作开展应循序渐进，针对影响本专业核心业务数据相关的问题，优先开展认责工作，将责任落实到岗、推动问题解决。9.1.3数据认责机制构建清晰的数据认责流程，是数据标准规范管理工作得以落实的基础。数据认责流程如下6步：1）数据资源盘点及登记注册9.1.3数据认责机制2）明确认责的数据范围3）认责分工4）梳理数据管理要求5）梳理业务环节认责关系6）编制岗位责任说明书构建清晰的数据认责流程，是数据标准规范管理工作得以落实的基础。数据认责流程如下6步：根据数据主题域归属，数据治理委员会组织开展资源盘点工作，梳理本专业数据资源，资源盘点完成后，登记注册数据资源。1）数据资源盘点及登记注册9.1.3数据认责机制构建清晰的数据认责流程，是数据标准规范管理工作得以落实的基础。数据认责流程如下6步：包括重点指标关联数据、问题多发数据跨部门、跨系统协同数据等。2）明确认责的数据范围9.1.3数据认责机制构建清晰的数据认责流程，是数据标准规范管理工作得以落实的基础。数据认责流程如下6步：梳理相关数据管理岗位与认责数据范围间的认责分工关系，认责粒度从二级主题域到实体再到属性，由粗到细，逐步细化。3）认责分工9.1.3数据认责机制序号主题域分组认责部门

（归口部门/事业部）主题域认责部门

（归口部门/事业部）业务对象认责部门

（归口部门/事业部）逻辑数据实体认责部门

（归口部门/事业部）属性认责部门

（归口部门/事业部）1运营层企业规划发展部项目管理项目管理部信息化项目项目管理部信息化项目信息表项目管理部项目编号项目管理部2运营层企业规划发展部项目管理项目管理部项目管理部项目管理部项目类型项目管理部3运营层企业规划发展部项目管理项目管理部项目管理部项目管理部项目经理项目管理部4运营层企业规划发展部项目管理项目管理部项目管理部信息化项目立项表项目管理部项目立项时间项目管理部5运营层企业规划发展部项目管理项目管理部项目管理部项目管理部项目周期项目管理部6运营层企业规划发展部项目管理项目管理部项目管理部项目管理部项目预算项目管理部7运营层企业规划发展部项目管理项目管理部项目管理部项目管理部项目申报人项目管理部在认责矩阵基础之上，梳理相关数据实体、属性的数据管理要求，包括质量要求、数据标准要求、数据共享类型等，形成数据管理要求清册。4）梳理数据管理要求9.1.3数据认责机制构建清晰的数据认责流程，是数据标准规范管理工作得以落实的基础。数据认责流程如下6步：数据模型管理规范数据质量管理规范数据安全管理规范数据采集管理规范数据服务管理规范数据分析应用流程规范构建清晰的数据认责流程，是数据标准规范管理工作得以落实的基础。数据认责流程如下：梳理出认责数据项所对应的关键业务流程、节点名称、系统名称及其他关联数据项，明确操作岗位及数据操作权限。5）梳理业务环节认责关系9.1.3数据认责机制构建清晰的数据认责流程，是数据标准规范管理工作得以落实的基础。数据认责流程如下：在业务环节认责关系梳理基础之上，组织编制相应的认责管理岗责任说明书，明确相关岗位应该承担的数据责任和各岗位认责数据范围，对数据录入、审核责任给出相应的操作指南。6）编制岗位责任说明书9.1.3数据认责机制组织岗位岗位职责首席数据官负责建立并推动实现数据战略目标使以数据为中心的需求与可用的IT和业务资源保持一致建立数据治理标准、政策和程序为业务提供建议以实现数据能动性，如业务分析、大数据、数据质量和数据技术向企业内外部利益相关方宣传良好的数据管理的重要性监督数据在业务分析和商业智能中的使用情况数据管理专员根据业界经验，数据管理专员一般由相关业务领域的行政管理责任人担当，以确保数据标准化等数据治理工作可以打通运营管理，同时提升组织的数字化管理力、业务创新力和清洁数据管理能力，所以数据管理专员结合其在组织内的行政权限，对以下数据标准化工作任务负有直接的领导责任，是第一责任人：定义业务数据需求定义业务数据的名称、业务含义定义主数据管理和数据衍生计算的业务规则定义和维护参考数据值定义数据质量需求和度量指标定义某些数据安全和访问规则定义某些数据保留规则和规程监视数据质量识别和解决数据问题

组织岗位岗位职责主数据管理岗主数据标准制定主数据需求管理与业务对接主数据运营管理主数据归口管理与维护数据分析岗负责数据需求调研、数据统计分析等，对内部数据进行采集、数据关联关系分析，为数据类产品提供技术与服务支撑负责根据业务、管理、运营需要，完善和优化数据分析体系，及时准确监控运营状况负责数据运营能力的建设与维护，对各业务单元在数据平台的数据应用提供基础数据与能力支持指标数据管理岗负责数据指标框架和数据指标标准需求与业务对接数据安全管理岗负责数据安全需求梳理、数据安全策略制定、数据安全管理能力优化等负责对数据安全相关外部法律和监管要求进行梳理，根据风险感知、识别等能力完善相关机制、优化相关流程负责数据安全的软件与硬件管理工作，对提高数据类产品的安全管理提出合理的规划建议，为数据类产品提供安全相关的技术支持等（3）

数据治理组织的层级划分9.1.3数据认责机制数据治理组织层级划分为四层：1）执行层2）管理层3）决策层4）监督层（3）

数据治理组织的层级划分9.1.3数据认责机制执行层管理层监督层决策层规划和管理数据治理的策略和流程，确保数据治理流程和结果与组织的战略目标相一致。负责统筹管理和协调资源，绩效考核，负责构建和维护企业级4A架构，制定数据管理制度体系和长效机制。监督数据治理的执行和管理工作，确保数据治理的合规性和有效性，并追踪和评估数据治理的效果。负责日常数据管理工作，包括数据收集、清洗、存储、处理、应用等，是整个数据治理体系的基础。（3）

数据治理组织的岗位设置数据治理组织层级组织设置岗位设置决策层董事会数据治理委员会首席数据官管理层数据管理部数据治理管理岗、数据架构管理岗、数据标准管理岗、数据质量管理岗、元数据管理岗、主数据管理岗、数据模型管理岗数据业务责任人团队数据管理专员执行层各业务职能部门数据质量分析师、元数据管理员、数据分析需求管理员、指标数据管理岗信息科技部门数据应用开发项目组数据审计主管、数据审计专员、数据治理执行监督岗、数据考核管理岗监督层监事会数据治理监督委员会数据审计主管、数据审计专员、数据治理执行监督岗、数据考核管理岗9.1.3数据认责机制

（3）

数据治理组织的岗位设置9.1.3数据认责机制

01数据管理类岗位职责负责定义、管理和发布组织的数据资产清单，定义并落实数据质量规范，确保数据的有效使用和监管。02数据架构岗位职责负责设计数据架构以支持高效、可扩展的数据存储和使用，包括设计逻辑和物理数据模型，处理和管理数据安全和可访问性要求等。03数据分析岗位职责负责进行数据分析和研究，以帮助实现组织的战略目标，定期生成可操作的数据报告，发现问题并提供解决方案。（3）

数据治理组织的岗位设置9.1.3数据认责机制

0405数据保护和安全类岗位职责负责确保组织的数据保护和安全，建立数据安全和隐私保障措施，避免数据泄露、损失和被攻击，制订紧急响应计划和复原策略。06数据治理工具和技术类管理岗位职责是回归分析的一种形式，观测数据是通过一个或多个自变量的非线性组合函数来建模。数据用逐次逼近的方法进行拟合。数据治理策略类岗位职责制定和实施数据治理战略，管理数据的生命周期，定义数据保管政策，确保数据的合规性和安全性，确保数据遵守相关法规。9.1.3数据认责机制集中式管理与联邦式管理在特点、技术、适用对象等方面存在差异。集中式管理对各业务线数据独立性要求较低、数据相关性要求较高，采用数据仓库、大数据平台等技术，适用于中大型企业。集中式管理与联邦式管理是数据资产管理的两种组织模式，主要区别在于数据管理专员集中于数据资产管理层或分布于各个业务部门。9.1.3数据认责机制实践层面，这两种管理和组织模式可以采用融合集中式与联邦式的混合模式。联邦式管理对各业务线数据独立性要求较高、数据相关性要求较低，适用于中小型企业或集团型企业。集中式管理与联邦式管理是数据资产管理的两种组织模式，主要区别在于数据管理专员集中于数据资产管理层或分布于各个业务部门。9.1.3数据认责机制理论层面，联邦式管理逐渐成为趋势。9.1.3数据认责机制（1）决策层:作为数据治理的决策方，由组织中的数据治理委员会或首席数据官负责制定数据资产管理决策、战略和考核机制。（2）管理和协调层:负责统筹管理和协调资源，细化数据资产管理的绩效评估指标。资产管理部作为数据资产管理的主要实体管理责任部门，负责构建和维护组织级架构（包括业务架构、数据架构、IT架构）、制定数据资产管理制度体系和长效机制，开展数据资产管理工作的检查、监督、评价与总结，并向组织决策层汇报。为了在组织内部有效协调数据相关工作任务的落地，需要有业务责任人团队和技术责任人团队的设置，把数据治理活动融入具体的业务和技术开发活动中。（3）工作执行层：由业务部门和IT部门共同承担，负责在信息系统项目和日常业务活动中落实数据工作任务，由管理和协调层统筹安排有关岗位协同参与各项活动。企业中数据治理组织建设的实例：9.1.3数据认责机制企业中数据治理组织建设的岗位示例：组织岗位岗位职责示例首席数据官1.负责建立并推动实现数据战略目标；2.使以数据为中心的需求与可用的IT和业务资源保持一致；3.建立数据治理标准、政策和程序；4.为业务人员提供建议以实现数据能动性，如业务分析、大数据、数据质量和数据技术；5.向企业内外部利益相关方宣传良好的数据管理的重要性；6.监督数据在业务分析和商务智能中的使用情况。数据管理专员

根据业界经验，数据管理专员一般由相关业务领域的管理责任人担当，以确数据治理工作可以打通运营管理，同时兼顾提升组织的数字化管理力、业务创新力和数据管理能力，所以数据管理专员结合其在组织内的行政权限，对于以下任务负有直接的领导责任，是第一责任人。1.定义业务数据需求;2.定义业务数据的名称、业务含义;3.定义主数据、业务数据、分析数据的业务规则;4.定义和维护参考数据值;5.定义数据质量需求和度量指标;6.定义某些数据安全和访问规则;7.定义某些数据保留规则和规程;8.监视数据质量；9.识别和解决数据问题9.1.3数据认责机制企业中数据治理组织建设的岗位实例：组织岗位岗位职责示例数据架构岗1.参与重大项目数据架构、数据模型的设计与审核为项目建设提供数据架构设计的支持和管控，确保项目建设满足架构原则、规范和标准；2.负责数据架构治理，监督与检查架构标准和规范的执行情况；3.开展数据架构重点、关键性专题研究工作；跟踪IT数据架构、大数据技术发展趋势、促进新技术与业务的融合，通过科技创新、推进业务创新。4.参与功能模块设计、数据结构设计、对外接口设计等系统设计工作；5.参与系统架构的整体设计，以及技术架构选型；数据标准管理岗1.负责参与制定和修订数据标准、元数据管理体系；2.负责审核业务部门提交的数据标准初稿，经与各部门商议后形成数据标准定稿；3.负责定期维护和组织修订数据标准；4.参与项目设计过程，并审核是否符合数据标准，确保项目建设方案符合数据标准要求；5.配合质量管理过程，审核是否符合数据管控标准，确保数据标准有效执行数据质量管理岗1.负费定期梳理、修订数据质量相关的外部监管、合规方面的要求；2.负责定期收集各业务部门的数据质量管理需求，以及日常业务数据的梳理与监控，为业务日常运营及专项分析提供数据支持；3.负责对各环节的数据质量风险进行评估，根据数据质量管理要求，组织完成各项数据质量问题的检查、跟踪、检测、分析、报告；4.负责制定和修订数据质量管理体系标准和数据质量规则库，以及推动改进工作

9.1.3数据认责机制某机械制造企业数据治理组织实例：序号组织职责描述1.

数据治理委员会领导小组制定数据治理战略由职能总部数据负责人（GPO）和事业部数据负责人组成。整体负责数据治理工作的开展、方向、政策的推广和执行。负责数据治理问题的最终决策，解决争议。监控和监督数据治理工作的绩效。确保数据治理工作的预算支持。2.

数据治理委员会执行小组制定数据治理的目标、方法、框架、管理机制。分解数据治理委员会领导小组的战略目标，制定计划，下达阶段目标。制定和维护数据治理方法、总则、工具、框架，建立数据治理流程。指导各事业部数据治理工作细化。对整体数据治理工作质量进行监督、度量。对跨事业部和领域的数据问题和争议进行解决和决策。评审数据标准和数据业务规则。识别数据质量问题并协同提出解决方案。3.

数据治理监督组组织并监督数据治理委员会执行小组数据治理工作开展情况4.

数据治理工作组依据数据治理委员会执行小组制定的数据治理方法和总则，细化数据治理工作计划。负责制定和管理具体业务对象的数据标准。负责制定和管理具体的数据流程。识别并收集数据问题，持续解决数据问题，提升数据质量。识别、记录数据需求，并持续反馈。具体执行数据治理各项任务和落地举措。5.

数据治理执行层由业务系统管理员和数据操作人员组成。根据数据治理工作组的要求开展具体的数据治理工作。根据数据标准完成数据的建模、初始化、数据权限和流程配置等工作。负责数据质量规则配置、数据校验、数据质量改善、集成接口等开发工作。识别并解决数据质量问题，向数据治理工作组反馈。9.1.3数据认责机制民航数据治理组织实例：民航数据治理组织结构采用多层级结构，是为确保数据治理工作的统筹规划，同时兼顾各业务灵活多变的特征。数据治理管理组织为实体机构或虚拟组织。数据责任人的任命，是为确保数据工作能充分融入业务，同时能够在应用系统中有效落地。9.1.3数据认责机制车企数据治理项目组队：项目领导组甲方项目经理质量监督组乙方项目经理XX业务组XX业务组数据组IT组数据咨询组数据实施组数据专家组配置管理组营销业务主管领导营销业务数据负责人质量业务主管领导营销业务数据负责人数据治理负责人CRM\FMS\QMS\CC系统管理员硬件网络支持方法论导入数据目录梳理数据标准方案制定数据质量方案制定对接联想、安装、部署、培训、信息架构专家数据质量专家……组织级配置管理员项目级配置管理员DMS系统管理员海外DMS系统管理员数据安全方案制定数据管理规范优化……9.1.3数据认责机制业务团队SAP系统管理员MES系统管理员APS系统管理员PDM系统管理员检验检测系统管理员执行层技术团队业务团队数据团队设计所设计师工艺技术中心工艺设计师总装生产计划员物资保障部物资管理员检验检测中心检验工程师数据建模工程师XXX数据开发工程师XXXBI工程师XXX….……生产域数据治理委员会领导层管理层生产域数据治理办公室生产指挥部领导、数据管理部门领导分管生产领导决策管理提供PDM、SAP、MES等详细设计文档，数据库设计文档资料；负责梳理并提供PDM、SAP、MES等系统数据结构、含义、系统间数据共享关系；负责提供PDM、SAP、MES等的集成方案及接口信息。负责生产计划、生产订单、生产执行情况、生产管控分析指标物理模型设计；负责生产计划相关数据采集、物理模型建设、数据加工、数据共享应用整个过程。负责制定生产计划、生产订单、生产执行情况、生产管控分析指标数据标准；负责制定生产计划、生产订单、生产执行情况、生产管控分析指标数据数据质量提升。负责生产计划管控分析应用搭建数据中台平台、建设管理规范、运维规范牵头生产计划管控分析及数据共享交换应用建设。某制造企业生产域数据治理组织：9.1.4数据治理沟通数据治理沟通是指在数据治理过程中，确保组织内部各部门和相关利益相关者之间有效沟通的过程。数据治理涉及多个方面，包括数据质量、数据安全、数据一致性等，有效的沟通对数据治理的成功至关重要。DCMM对数据治理沟通过程描述如下图：3)沟通执行按照沟通计划安排实施具体沟通活动，对沟通情况记录5)建立沟通渠道在组织内部明确沟通的主要渠道，例如邮件、文件、研讨会等7)开展培训根据培训计划的要求，定期开展相关培训1)沟通路径明确数据管理和应用的利益相关者，分析各方的需求，了解沟通的重点内容2)沟通计划建立定期或不定期沟通计划，并在利益相关者之间达成共识6)指定培训宣贯计划根据组织人员和业务发展的需要，制定相关的培训宣贯计划4)问题协商机制包括引入高层管理者等方式，以解决分歧9.1.4数据治理沟通数据治理沟通工作是确保数据治理成功的关键因素之一，要有效开展数据治理沟通，总结业界经验，需要做好以下十个方面的工作：1）

建立清晰的沟通渠道2）明确目标受众3）确立沟通策略和计划4）

确保信息准确和及时5）使用简单易懂的语言6）维护沟通质量和准确性7）

鼓励反馈和互动8）建立信任关系9）培养良好的沟通文化10）持续学习和自我提升9.1.4数据治理沟通数据治理沟通工作是确保数据治理成功的关键因素之一，要有效开展数据治理沟通，总结业界经验，需要做好以下十个方面的工作：1）

建立清晰的沟通渠道建立一个清晰的沟通渠道，包括定期会议、邮件列表、社交媒体等，以便与利益相关者保持联系并分享信息。2）明确目标受众确定沟通的目标受众，并为他们提供有价值的信息和资源。这有助于确保信息被准确地传递给正确的人。3）确立沟通策略和计划包括明确沟通目标、受众、内容、时间和沟通方式等，构建全面、有效的沟通策略和计划。9.1.4数据治理沟通数据治理沟通工作是确保数据治理成功的关键因素之一，要有效开展数据治理沟通，总结业界经验，需要做好以下十个方面的工作：4）

确保信息准确和及时确保信息准确无误，并及时传达给利益相关者。如果有任何变化或更新，应尽快通知他们。5）使用简单易懂的语言使用简单易懂的语言，以确保信息易于理解和消化，避免使用过于专业化的术语。6）维护沟通质量和准确性要保证沟通内容的准确性和清晰性，及时更新沟通记录数据，确保沟通记录数据的可靠性和准确性。9.1.4数据治理沟通数据治理沟通工作是确保数据治理成功的关键因素之一，要有效开展数据治理沟通，总结业界经验，需要做好以下十个方面的工作：7）

鼓励反馈和互动鼓励利益相关者提供反馈和互动，以帮助组织了解他们的需求和问题，并改进沟通策略。8）建立信任关系建立信任关系是成功进行数据治理沟通的关键。通过诚实、透明和一致的沟通，可以建立信任关系，并获得利益相关者的尊重和支持。9）培养良好的沟通文化在组织和团队内营造良好的沟通文化，包括尊重、开放、透明、反馈等，加强大家对数据治理的共识和拥护。9.1.4数据治理沟通数据治理沟通工作是确保数据治理成功的关键因素之一，要有效开展数据治理沟通，总结业界经验，需要做好以下十个方面的工作：10）持续学习和自我提升通过不断学习、提升技能、增加知识等方式，进一步提高沟通能力和专业素养，提高数据治理沟通工作的质量和效率。9.1.4数据治理沟通数据治理工作存在大量的跨部门沟通协作，参考上文的数据治理组织的认责角色分工，在业务部门、数据管理部门以及科技部门形成沟通协作矩阵关系：数据沟通相关工作任务业务责任人团队数据管理部门（含工作执行层各职能岗）技术责任人团队及相关信息系统项目组沟通计划沟通需求提出收集、分析提出沟通计划组织、验收执行、发布、平台固化配合沟通执行组织支持、推广执行沟通成果审核或审批审核、平台固化执行问题协商问题提出提出收集提出问题定位描述记录、分析描述问题方案参与组织解决方案参与问题整改组织、验收记录配合9.1.4数据治理沟通数据治理工作存在大量的跨部门沟通协作，参考上文的数据治理组织的认责角色分工，在业务部门、数据管理部门以及科技部门形成沟通协作矩阵关系：数据沟通相关工作任务业务责任人团队数据管理部门（含工作执行层各职能岗）技术责任人团队及相关信息系统项目组人才培养培训体系提出支持、执行配合岗位认证提出支持、执行配合人才评估提出支持、执行配合数据文化标准宣贯执行提出配合案例宣传执行提出配合伦理文化参与参与参与9.2数据治理制度与规范9.2.1数据治理制度的概念及作用数据治理制度是企业在进行数据管理过程中制定的一系列文件，是为了企业管理而服务的制度。数据治理制度是企业为保证数据质量、保护数据隐私和确保数据安全而制定的一系列有关数据管理的规章制度和流程。数据治理制度是企业为保证数据质量、保护数据隐私和确保数据安全而制定的一系列有关数据管理的规章制度和流程。（1）

数据治理制度的概念9.2.1数据治理制度的概念及作用（1）

数据治理制度的概念《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073-2018），以组织、制度、流程和技术作为8个核心能力域的评价维度。9.2.1数据治理制度的概念及作用（1）

数据治理制度的概念《信息安全技术

数据安全能力成熟度模型》（GB/T37988—2019）是我国首部数据安全管理国家标准。该标准围绕数据的采集、传输、存储、处理、交换、销毁全生命周期6部分，从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力4个能力维度，按照1～5级成熟度，评价组织的数据安全能力。组织能够制定安全标准和措施，确保数据的安全性。保障数据安全性规范数据共享和协作的流程提高成员之间的协作和沟通效率促进组织协作制定数据管理标准和规范，减少数据冗余和错误。提升数据质量具有规范化的数据管理和使用模式，降低组织管理成本。规范数据管理（2）数据治理制度的作用9.2.1数据治理制度的概念及作用一篇数据治理制度通常由以下几部分组成，章节相对固定：总则组织与职责至第N章数据具体领域管理第N+1章评价考核第N+2章责任追究第N+3章附则（3）

数据治理制度的组成9.2.1数据治理制度的概念及作用下面以企业《数据管理办法》为例，说明各章节的内容和作用：（3）

数据治理制度的组成9.2.1数据治理制度的概念及作用章节名称章节内容章节作用总则说明制度的制定依据和作用，并明确制度适用范围与原则规定了此制度的适用范围组织与职责说明企业为保障数据管理工作而成立的组织架构以及各组织架构的分工、职责规定了此制度的责任主体以及各项工作内容的具体责任部门和责任岗位数据各领域管理要求说明企业数据管理工作具体的领域以及各项工作的内容、流程与职责规定了各管理领域的具体管理内容和流程，以及各项责任人的具体责任评价考核说明与数据管理工作配套的绩效考评体系内容与考核要求规定了具体考核的要求，以便责任人了解考核工作对自身的影响责任追究说明违反数据管理工作规定需要面临的处罚规定了具体的处罚方式、处罚责任人以及处罚内容附则说明制度由谁审议、由谁负责解释以及实施日期规定了制度由谁制定、由谁解释（4）

数据治理制度体系9.2.1数据治理制度的概念及作用（4）

数据治理制度体系9.2.1数据治理制度的概念及作用总体规定从数据资产管理决策层和组织协调层视角出发，包含数据战略、角色职责、认责体系等，阐述数据资产管理的目标、组织、责任等；管理办法是从数据资产管理层视角出发，规定数据资产管理各活动职能的管理目标、管理原则、管理流程、监督考核、评估优化等；

实施细则是从数据资产管理层和数据资产管理执行层的视角出发，围绕管理办法相关要求，明确各项活动职能执行落实的标准、规范、流程等；操作规范是从数据资产管理执行层的视角出发，依据实施细则，进一步明确各项工作需遵循的工作规程、操作手册或模板类文件等。数据制度体系通常分层次设计，遵循严格的发布流程并定期检查和更新。从上到下共划分为三级文档，企业可以根据实际需要进行针对性的增删和调整。（4）

数据治理制度体系9.2.1数据治理制度的概念及作用（5）

数据治理制度实例9.2.1数据治理制度的概念及作用以下是某企业数据治理制度的范文：9.2.2数据治理规