数据要素跑步入场，如何构建大数据治理体系？
数据意味着什么？
过去，我们把数据当做资源，不断积累，以期从量变到质变；
现在，数据是新型生产要素，规划治理，保持自我核心竞争力；
未来，数据是关键策略，保持增速，引领全球经济新生态。
当前，数据作为一种新的生产要素，是经济社会发展的基础资源和创新引擎。随着信息技术普及和互联网发展，数据经济与社会融合的不断加深，产业数字化与数字产业化，数字高效化与数据要素化正成为数字化转型的标志性特征。
释放数据要素价值的关键
2019年10月，第一次将数据确立为一种生产要素；
2020年3月，将数据正式纳入主要生产要素范畴，与传统的土地、技术、劳动力、资本等并列；
2020年5月，再次提出“加快培育发展数据要素市场......发挥社会数据资源价值”。
国家近年来，连续多次提及“数据要素”，其地位显而易见。
在四川西昌，攀钢的“钢铁大脑”正指挥着整个工厂低耗、高效、安全地运转，一年成本节省1700万元，钢铁正在“用数据炼成”。研究成果表明，数字化程度每提高10％，人均GDP增长0.5％至0.62％。预计到2025年，我国数字经济规模将超过65万亿元、GDP增长贡献率突破50%。像这样的例子还有很多很多，在我国数字经济正在“脱虚向实”，支撑第一产业和第二产业发展的产业数字化，加快实体经济数字化转型，并不断激活中国经济新潜能。
数字经济的基础要素为数据要素，实现数字经济的主要模式则是数字产业化和产业数字化，三者之间有着强关联。现代企业想要实现跨越式发展，就要以价值释放为核心，以数据赋能为主线，对产业链上下游的全要素进行数字化升级、转型和治理再造，这将是推动数字经济发展的主要手段。
在这个数据为王的时代，想要最大化释放数据要素的价值，数据治理是绕不开的一条路！然而数据治理体系应该是怎么样的？如何搭建？
数据治理体系的顶层设计
对于各个行业而言，信息系统的建设发展到一定阶段，数据资源成为战略资产已是毋庸置疑的共识，而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件。企业管理者应该站在顶层统一规划设计定好基调，具体涵盖哪几个方面？
大数据：数据治理体系的定鼎之钧
就大数据而言，要从网络、存储、算力等维度加强技术支撑，切实增强数据应用能力。探索与互联网应用特征相适应、与信息安全要求相匹配的数据存储方案，寻找具有信创能力的供应商将数据的生老病死掌握在自己人手中；加快分布式架构转型，满足海量数据分析处理对计算资源的巨大需求。
职责明：数据治理体系的定海神针
明确数据管理智能的职责权属，保障数据完整性、准确性和一致性，减少重复收集造成的资源浪费和数据冗余。同时，建立数据规范共享机制，实现数据多向赋能。企业自上而下宣贯数据治理的重要性及紧迫性，自下而上建立良性反馈机制。
业务清：数据治理体系的定盘之星
在各行业领域中，由于业务种类多样，往往会存在数据采集标准不一、统计口径各异，同一数据源在不同的部门的表示完全不同的情况，这给全局数据建模、分析和运用造成了很大的阻碍，急需理清业务结构，建立数据标准，才能盘活数据资源。
全智能：数据治理体系的终极目标
智能化时代不管对什么都要求更加智能，在数据领域也一样。如果能够根据数据源特征和分析目标进行智能化的数据建模和数据处理，让80%的工作由机器来自动完成，使得模型建设和分析的匹配工作基本上不需要人工干预，这将大大提升数据治理的效率。
数据治理体系的底层逻辑
有了顶层的战略和核心思想，如何从0到1确立数据治理体系的底层逻辑，将是指导我们具体应该怎么做的方法论，建议收藏。
01.掌握数据现状
数据治理的第一步一定是掌握数据现状，首先对数据家当进行全面盘点，形成数据地图，为业务应用和数据获取夯实基础。数据地图作为数据的全盘映射，帮助开发者和业务人员了解数据，并对数据资产管理进行有效监控。
02.提升数据质量
通过建立一套切实可行的数据质量监控体系，设计数据质量稽核规则，加强从数据源头控制数据质量，形成覆盖数据全生命周期的数据质量管理，实现数据资源向优质资产的转变，为后续的数据治理打下坚实基础。
03.实现互联互通
通过制定统一的数据标准，建立数据共享制度，完善数据登记、数据申请、数据审批、数据传输、数据使用等数据共享相关流程规范，打破数据孤岛，实现数据高效共享。让数据治理的效果持续量化，使得企业上下对其成果有目共睹。
04.提高获取效率
数据治理可以将前期的数据准备时间和交付项目的时间缩短，提升数据的获取和服务效率，让数据快速就绪，随时可取，减少数据分析人员的数据准备时间，加快数据价值的释放过程。
05.保障安全合规
数据治理通过制定完善的数据安全策略、建立体系化的数据安全措施、执行数据安全审计，全方位进行安全管控，确保数据获取和使用合法合规，为数据价值的充分挖掘提供了安全可靠的环境。
06.持续释放价值
数据治理是一个持续和动态的全生命周期管理过程，以持续释放数据价值为理念来实现数据资源管理工作。管理方面应建立一套符合数据驱动的组织管理制度流程和价值评估体系；技术方面应该建设现代化数据平台，确保持续、健康地为数据资产管理提供服务。
数据治理体系的最佳实践
一个完备的数据治理体系应该包括政策指引、组织架构、流程规则及技术架构等功能域构成，其中技术架构应该是各个企业最难依靠自身力量攻克的难关，以下框架是根据国际数据管理协会（DAMA）的核心理论，基于大数据平台的通用数据治理架构，涵盖了数据治理的各个层面。
▲数据治理体系架构
通俗来说，数据治理就是预防、诊断和治疗与数据有关的一切“病症”。亿信华辰智能数据治理平台——“睿治”就是根治病症的良药，它以DAMA的核心思想为指引，包含十大产品模块如数据集成、数据交换、实时大数据、主数据、数据标准、数据质量、数据集成、元数据、数据交换、数据资产、数据生命周期和数据安全，同时模块间可独立或组合使用，满足各类不同数据治理场景。
睿治数据治理平台依托产品支撑和实施方法论，能解决企业面临的数据孤岛、数据维护混乱、数据价值利用低的问题，依据企业特有的业务和架构，构建一套让企业数据可持续用起来的机制，源源不断地把数据变成资产并服务于业务，让数据可见、可懂、可用、可运营、可决策。
通过多年的发展与实践，睿治先后帮助神东煤炭集团、中国农业发展银行、南山集团、时代地产、华致酒行、贵州省机场集团、安徽电力、禅城区政数局、荔湾区政数局等企业单位进行数据治理体系建设，拥有丰富的数字化实践经验，广受客户好评。
结语：
根据大数据摩尔定律，全球数据增速大约每两年就翻了一番，如此巨大的市场使得数据已成为重要的战略资产和生产要素，数字经济的发展是不可逆转的时代规律。
当前，数据治理对于各个行业来说都是数字化的必经之路，谁掌握了数据，谁就具备了优势，谁就抢占了先机。