INTSIG启信宝Qixin.com企业救据治理实践白皮书介绍联合发布白皮书前言启信宝Qixin.com近年来，随着“数据二十条"的颁布和全国数据要素市场的建设，数据作为新型的关键生产要素，已然成为推动数字经济深化发展的核心引擎。在数字时代，数据以其独特的跨时空资源配置能力、跨行业的增值赋能作用以及跨领域的生态系统聚合效应，在国家层面的数据要素战略布局与企业内部的数字化需求双向驱动下，金融、医疗、制造及其他各行业的企业在数据治理领域积极探索，逐渐形成了各具特色的数据治理格局。为了更好地释放数据潜力，提高数据流通效率，并驱动数据产品和服务的创新，企业迫切需要构建完善的数据治理框架体系。本白皮书基于启信宝在商业大数据领域的长期实践，结合多家权威机构在数据要素市场化、数据资产化及数据流通合规方面的丰富经验，同时参考了国际数据治理模型和国内数据标准化要求，总结提炼出一套系统化的数据治理方法体系。通过深入剖析企业数据治理的现状，提出并详细阐述了数据治理“三域十三项"的概念、方法与具体的实施路径，同时提供了行业实践案例，旨在为行业提供兼具理论指导和实践操作价值的新视角，共同推动数据治理领域的创新发展，助力数据要素市场的高质量建设。白皮书编委会启信宝Qixin.com孙毅洪光唐飞胡展卢春江沈承东韦志林于百程林梓瀚焦承林温天宁温天宁赵亮王冠黄煜卡羽徐晓清游海鹏上海合合信息科技股份有限公司深圳国家高技术产业创新中心上海数据交易所北京国际大数据交易所深圳数据交易所贵阳大数据交易所福建大数据交易所郑州数据交易中心(欢迎扫码关注回复白皮书“获取完整版下裁链接)启信宝Qixin.com企业数据治理实践白皮书Table of Contents OutlinePart APart BPart CPart DPart E数据治理数据治理企业数据数据治理数据治理启信宝Qixin.comPart A数据治理背景现状Background Status of Data Governance数据治理现状启信宝Qixin.com数据治理的实践深受全球和国家层面政策法规环境的影响。一方面，国际社会正努力构建适应数字时代的规则体系，但呈现出多元化和复杂化的特点；另一方面，中国将数据视为关键生产要素，并围绕其价值释放制定了独特的国家战略和制度框架。01首次将数据作为与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列的第五大生产要素，提出培育数据要素市场02系统性布局了数据基础制度体系的四梁八柱”（简称“数据二十条），促进了数据的流通交易和数据要素市场的快速发展03从数据供给水平、优化数据流通环境、加强数据安全等强化保障支撑，激活数据要素价值和提升回家数据治理能力04中央层面首次对公共数据资源开发利用进行系统部署，标志着我回在数据资源管理、开发与利用方面迈出了关键一步数据治理现状启信宝Qixin.com2025年1月10日，国家数据局局长刘烈宏在全国数据工作会议上表示，2024年全国数据市场交易规模预计超1600亿元，同比增长30%以上，其中场内市场数据交易（含备案交易）规模预计超300亿元，同比实现翻番。这一数据充分表明我国散据要素市场发晨已进入快速增长阶段，全国毓250020422.00016611.500966133210521000611819247450038331625140420626201042021202220232024E2025E■数据安全及服务行业■数据采集行业数据要素行业整体市场规模数据治理现状启信宝Qixin.com人工智能技术革命推动治理体系升级。参数与大模型训练数据量呈指数级增，从GPT系列从2018年1.17亿参数、5G数据跃升至2024年万亿参数、超450TB数据，国内DeepSeek~V3、千问大横型等千亿参数模型训练数据达PB级。当算力与模型架构创新趋近瓶颈，高质量数据成为A1境争核心要囊。高质量数据成为A克◆核心要素，2022年中国A1领域企业在数据采集和标注上的投入达187亿元，但行业仍面临高质量标注数据短缺挑战，催生专业数据工厂新业态。数据治理能力已直接决定A1模型性能和企业竞争力，成为数字化转型的战略资源高地。DeepSeek-V3GPT-4.52024年12月2025年2月2025年4月2025年4月模型架构MoE TransformerDense TransformerMoE Transformer总参数(Billion)671B235B400B激活参数(Billion)37B22B14.8T36T数据治理现状启信宝Qixin.com在数字化时代背景下，数据治理的内涵与边界已经在逐步超出传统范畴，迫使企业探索符合企业自身的最佳数据治理体系与实践路径，企业实践过程中面临诸多桃战与问■。01：治理架构是否符合业务实际？顶层设计具体化难以落地、与实际运作脱节02治理模式策略缺乏灵活性、一次性治理局限03侧■：治理机制是否可支撑保障？过度依赖特定技术工具、忽视管理与知识沉淀启信宝Qixin.comPart B数据治理理论概述Overview of Data Governance Theory数据治理理论概述启信宝Qixin.comDAMA概要DAMA数据管理知识体系指南(DAMA-DMBOK2)将雕精■宽义为在雕黄产数据存储和操作中心，是实现各个领域内部一致性和领域之间平衡的基石。DAMA立足于制定数据决策、管控人员和流程等高层级的视角，着重于从数据战略、数据制度、数据架构标准，以及数据监管合规、数据资产估值等维度描述数据治理活动。元数据管理数据治理数据安全分析DAMA对数据管理的各项知识领域、关键活动及相关工具等进行了全面解释，为数据治理提供了框架性指导。然而，其指导偏于宏观，对于如何具体制定数据标准、童立数据制度、明晴评估准则等实操层面事宜缺乏详尽描述，因此企业在实际应用中可能会遇到落地难题。数据治理理论概述启信宝Qixin.com概要生命周期DCMM是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，通过评估企业在牌嘴、组织个能力域的成熟度，帮助建立和评价自身数据管理能力。并且该模型将企业数据管理能力成熟度划分为五个级别，自低向高依次为初始级、受管理级、稳健级、量化应用治理管理级和优化级。技术DCMM制度分析数据安全架构流程与国际通用的DAMA框架相比，DCMM体系更贴合中国数据治理的实际发展。通过DCMM评估，企业能深入洞察自身数据管理的优势与短板，识别关键问题与差距，从而明确改进方向。但需注意，DCMM侧重于数据管理能力的成熟度评估，虽然明质量标准确了应具备的能力，但在如何将这豐能力转化为具体行动方案方面，所提供的直接指导相对有限。启信宝Qixin.com规划执行评价概要现状调研建立治理组织明确评价目标和范围国家标准GB/T44109-2024《信息技术大数据数据治理实施指南》认为数据治理确立目标是对数据资源管理行使权力和控制的活动的集合。该标准借鉴了《信息技术服务一制定制度规范设计指标体系治理第5部分：数据治理规范》和DCMM模型相关内容，将数据治理的执行过程划明确治理内容分为规划、执行、评价和改进，并且明青了执行过程中需要晨开的各个能力域的实开展治理活动评价治理绩效分析改进该标准通过规范数据治理的流程与核心内容，提升了企业数据管理的可操作性和系统性，为数据驱动的业务决策奠定了坚实基础。尽管如此，该指南在数据模型构建、进行差异性分析制定改进方案执行改进活动质量管理等方面的阐述仍偏于宏观和抽象，企业在具体实践中若理解和应用不当，仍可能面临诸如数据库表结构设计不合湿、质量评价机制不够精准等挑战。数据治理理论概述启信宝Qixin.com聚焦数据治理的“规划、实施、管理"三大核心域.并将其进一步细化为十三项关键治理活动，提出“三域十三项数据治理体系，它既融合了国际主流治理框架的精髓，又紧密结合了中国数据治理的最佳实践以及企业数据业务所呈现的海量、多维、高实时性等特点。0103顶层设计指导实施深入实践持续迭代管理赋能高效共享开源采集、商业采购、自有数据架构、基础、实施标准工标准、多维、因谱、指标、标签数据治理平台资源架构、技术架构质量标准、质量评价、质量改进需求管理流程数据资源目录概念建模、模型设计知识管理框架数据服务目录模式、层级、角色职责数据安全、数据合规启信宝Qixin.comPart C企业数据治理方法Enterprise Data Governance Approach