【数据治理】中国企业数据治理：新时代的必然趋势与实践路径

在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业不可或缺的核心资产。如何高效地管理和利用数据，推动企业的高质量发展，成为了当前企业面临的重要课题。

随着数字经济的蓬勃发展，数据作为生产要素的重要地位日益凸显。政府侧不断出台相关政策，旨在构建完善的数据制度，发挥数据的最大效能。从数字经济发展、数据要素基础到企业数据资源入表，政策体系日益完善，为企业数据治理提供了有力的政策保障。同时，各省市地方也围绕数据要素的利用，针对性拟定发展方案，推动数据产业的优化升级。

在产业侧，数据资产已成为企业的重要生产要素。企业通过汇集、整理、加工与分析，实现数据的价值释放，指导企业的生产经营决策。近年来，我国大数据产业规模持续扩大，复合增长率高达28.0%，2023年规模已达到2.2万亿元。这一增长既得益于开源技术的成熟，也是数字经济下经济行为全面线上迁移的结果。

当前，中国企业数据治理行业呈现出“咨询-产品-实施”三段型产业链结构，服务类型相互融合。数据治理厂商按产业链由上至下可分为咨询、产品与实施三大类，各类厂商在实践中逐渐形成自身的优势领域。同时，以业务需求为导向的数据治理成为行业发展的新趋势。企业通过业务数据地图的梳理，将分散在多个系统的数据按照业务需求有序管理，实现数据价值的最大化。

业务数据地图构成了数据治理的基本流程，包括摸排基础数据资产、梳理业务字段间的实体关系、制定统一的数据标准、对标准数据资产进行分级分类等步骤。这一流程不仅解决了传统数据治理中只注重技术和数据的局限性，还更好地支持了业务的发展和决策。

数据治理的实践应用覆盖了企业运营的各个环节。在数据工程建设中，咨询环节是企业进行数据建设闭环管理的第一步。它以“业务数据地图”为抓手，翻译业务需求为数据化语言，为数据建设确立目标与路径。同时，咨询过程与成果线上化，协同用户快速完成需求确认与修正，确保数据建设的准确性和高效性。

在落地环节中，数据资产落地、主数据管理与分发、业务指标开发、风控模型开发以及审计模型的开发等内容得以实现。基于咨询阶段“业务数据地图”的梳理成果，能够快速落地各业务域下的业务数据地图模型，支持企业快速开展数据集成汇聚、数据标准执行、数据质量优化等工作。

在应用环节中，数据治理成果被应用于实际业务中，推动数据驱动的决策和业务创新。通过直观的可视化手段和数据挖掘技术，企业能够清晰地展现复杂的数据治理过程和成果，确保数据资产得到有效利用。同时，引入低代码开发模式降低了技术门槛，提高了工作效率。

展望未来，中国企业数据治理行业将呈现出以下两大趋势：

工程化：数据治理将逐步摆脱对工具的简单使用，转向更加工程化的整体建设思维。企业需要积极拥抱新技术、新手段，提升数据治理项目建设的效率。同时，探寻与引进支持全流程线上化、无缝化的数据治理与应用工具及平台将成为企业的必然选择。
业务驱动：数据治理的驱动力将从数据本身驱动切换至业务驱动。业务数据地图作为实现数据工程化建设的核心抓手，将强调数据与业务的紧密结合，实现业务价值的最大化。这一趋势将推动数据治理更好地服务于业务的发展和决策。

在未来的发展中，企业需要紧跟时代步伐，加强数据治理能力建设，推动数据的价值释放和创新应用。只有这样，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现高质量的发展。

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