国内外数据治理研究成果综述

数据治理一直是国内外研究的热点和重点，已取得了一定的成果，由于切入视角和侧重点的不同，业界给出了多达几十种的数据治理定义，并尚未形成统一标准。综合当前主流的数据治理的内涵和外延可知，数据治理主要聚焦在治理目标、职能、范围、过程与规范等方面，其本质是对企业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，为企业创造价值［5］。

1）国际标准化组织（ISO/IEC JTC 1/SC 40）

国际标准化组织IT服务管理与IT治理分技术委员会制定了ISO/IEC 38500系列标准，提出了信息技术治理的通用模型和方法论，并认为该模型同样适用于数据治理领域［6］。在数据治理规范相关的ISO/IEC 38505标准中，阐述了基于原则驱动的数据治理方法论，提出通过评估现在和将来的数据利用、指导数据治理准备及实施、监督数据治理实施的符合性等。该模型实际上是对IT治理方法论的进一步扩展，并未对数据治理的实施和落地提供有效的手段。治理模型在数据治理中的应用如图11-1所示。

④拉伸凸台特征。单击“特征”工具栏中的“拉伸凸台/基体”按钮,在属性管理器中指定深度为50 mm。

⑤建立草图。绘制长方体,选择上视基准面进行草图2的绘制,如图3-71所示。

图11-1　IT治理模型在数据治理中的应用

2）国际数据治理研究所（DGI）

DGI从组织、规则和过程三个层面总结数据治理的十大关键要素，创新性地提出DGI数据治理框架（图11-2）［7］。该框架以直观方式展示十个基本组件间的逻辑关系，形成一个从方法到实施的自成一体的完整系统。DGI强调数据治理区别于IT治理，将数据治理归结为组织依据规则对治理范围进行实施的过程，其治理目标、治理域有待进一步明确。

图3-70　草图1

图3-71　草图2

图11-2　DGI数据治理框架

3）国际数据管理协会（DAMA）

DAMA首先总结了数据治理、数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理等十大数据管理功能（图11-3），并把数据治理放在核心位置；然后，详细阐述了数据治理的七大环境要素（图11-4），即目标和原则、活动、主要交付物、角色和责任、技术、实践和方法、组织和文化；最终建立起十大功能和七大环境要素之间的对应关系，认为数据治理的重点就是解决十大功能与七大要素之间的匹配，是对数据资产管理行使权力和控制，包括规划、监控和执法。

⑥拉伸凸台特征。单击“特征”工具栏中的“拉伸凸台/基体”按钮,在属性管理器中指定方向与深度(20 mm)。

⑦建立草图。拉伸切除长方体边缘的较大的长圆孔。选择所绘制的长方体的上表面绘制草图3,如图3-72所示。

图11-3　DAMA功能框架

⑧拉伸切除特征。单击“特征”工具栏中的“拉伸切除”按钮,在属性管理器中指定深度为10 mm。(www.xing528.com)

⑨建立草图。拉伸切除较小的长圆孔。在步骤⑧形成的长圆孔的底面绘制草图4,如图3-73所示。

图11-4　DAMA环境要素框架

4）国际信息系统审计和控制协会（ISACA）

ISACA提出了面向过程的信息系统审计和评价的最佳实践COBIT 5.0，提出了基于原则的自上而下的企业IT治理与管理框架，对治理和管理作了严格区分［8］，同时提出数据治理五项基本原则（图11-5）［11］：满足利益相关者需求、端到端覆盖企业、采用单一集成框架、启用一种综合的方法、区分治理与管理。该最佳实践在治理原则的基础上，分析了数据治理的利益相关者、促成因素、范围、治理和管理的关键领域等，在如何解决大数据治理的生命周期、数据应用创新等方面有待深入。

5）IBM数据治理委员会（IBM DG council）

图11-5　COBIT 5数据治理基本原则

IBM数据治理委员会通过结合数据特性和实践经验，有针对性地提出了数据治理的成熟度模型（图11-6），将数据治理分为五级，即初始阶段、基本管理、主动管理、量化管理和持续优化。同时在构建数据治理统一框架方面，提出了数据治理的要素模型［9］，将数据治理要素划分为支撑域、核心域、促成因素和成果四个层级。IBM DG Council认为业务目标或成果是数据治理的最关键命题，在支撑域、核心域和促成因素的作用下，组织最终可以获得业务目标或成果，实现数据价值。该模型重点关注数据治理过程和方法。

图3-72　草图3

图11-6　IBM数据治理要素模型

6）信息技术服务分会（ITSS）

ITSS服务管控工作组是国内信息技术服务领域的信息技术治理和数据治理的标准制定和研究机构。ITSS相关的机构在数据治理原则研究的基础上，提出数据治理的框架（图11-7），明确数据治理域、数据治理的促成因素和内外部环境，并明确数据治理的任务和过程，旨在评估组织数据管理能力的成熟度，指导组织建立数据治理体系，并监督数据管理体系的建设和完善。

图3-73　草图4

⑩拉伸切除特征。单击“特征”工具栏中的“拉伸切除”按钮,在属性管理器中指定深度为10 mm或者将“终止条件”改为“完全贯穿”。其效果如图3-74所示。

图11-7　ITSS数据治理框架

各研究机构的主要理论成果在两个方面取得了突破：一是数据治理的范围（或关键域）；二是数据治理的原则和促成因素。在数据治理理论的不断创新和发展过程中，各研究机构始终致力于从治理范围、原则和促成因素两个方面，构建一个独立的、系统的数据治理理论框架。