数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

国际数据管理协会（DAMA）给出的定义：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。

国际数据治理研究所（DGI）给出的定义：数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁（Who）能根据什么信息，在什么时间（When）和情况（Where）下，用什么方法（How），采取什么行动（What）。

国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中明确提出要建立一个“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制。实现基于数据的科学决策，逐步实现政府治理能力现代化。运用数据治理提升城市治理能力和治理水平现代化已然成为趋势。数据治理是依托物联网、大数据、云平台、人工智能等现代技术，最大限度挖掘、释放、共享数据资产价值的数据决策行为；是互联网时代背景下城市治理的重要依据和特殊手段。

正文目录

第一章　数据治理基本概述 29

1.1.1　数据治理的定义 29

1.1.2　数据治理的优势 30

1.1.3　数据治理的环节 32

1.1.4　数据治理的内容 36

1.1.5　数据治理的目标 38

1.1.6　数据治理的原则 50

1.2　数据治理发展阶段 52

1.2.1　第一阶段 52

1.2.2　第二阶段 52

1.2.3　第三阶段 52

1.2.4　第四阶段 53

1.3　数据治理体系框架 53

1.3.1　框架体系 53

1.3.2　体系规划 58

1.3.3　架构阶段 61

1.3.4　治理阶段 62

第二章　2018-2023年全球数据治理发展综况分析 63

2.1　2018-2023年全球数据治理发展现状 63

2.1.1　数据治理驱动因素 63

2.1.2　数据治理主要议题 65

2.1.3　数据治理政策体系 67

2.1.4　数据治理规则构建 71

2.1.5　数据治理发展现状 79

2.1.6　数据治理发展热点 83

2.1.7　数据治理市场格局 86

2.1.8　数据治理发展态势 89

2.1.9　数据治理参与主体 91

2.1.10　数据治理发展挑战 92

2.1.11　数据治理发展建议 97

2.2　2018-2023年美国数据治理发展分析 102

2.2.1　数据战略及其要点 102

2.2.2　数据治理政策体系 106

2.2.3　数据治理发展热点 112

2.2.4　数据治理发展困境 113

2.2.5　数据治理发展举措 115

2.2.6　数据治理未来布局 118

2.3　2018-2023年欧盟数据治理发展分析 118

2.3.1　数据治理政策环境 118

2.3.2　数据治理战略转向 121

2.3.3　数据治理主要内容 123

2.3.4　数据治理经验启示 125

2.4　2018-2023年俄罗斯数据治理发展分析 126

2.4.1　数据治理发展历程 126

2.4.2　个人数据治理建设 128

2.4.3　数据治理体系建设目标 133

2.4.4　数据治理体系建设原则 134

2.4.5　数据治理体系建设举措 135

2.4.6　数据治理体系建设困境及措施 139

2.4.7　数据治理体系建设启示 141

2.5　2018-2023年亚太地区数据治理发展分析 143

2.5.1　数据治理发展现状 143

2.5.2　数据治理贸易协定 145

2.5.3　非约束性数据治理原则 146

2.6　双边和区域性机制塑造数据治理议题规则 147

2.6.1　电子商务条款规模 147

2.6.2　促进电子商务便利化 148

2.6.3　数据跨境流动趋势 150

2.6.4　向“边境后”规则延伸 151

2.6.5　数据治理发展挑战 153

2.6.6　数据治理赤字加剧 155

2.7　全球性多边框架下的典型数据治理创新案例 156

2.7.1　二十国集团 156

2.7.2　世界贸易组织 157

2.7.3　亚太经合组织 159

2.7.4　经济合作组织 161

第三章　2018-2023年中国数据治理发展环境分析 163

3.1　经济环境 163

3.1.1　宏观经济概况 163

3.1.2　工业运行情况 164

3.1.3　固定资产投资 167

3.1.4　宏观经济展望 168

3.2　政策环境 171

3.2.1　行业政策汇总 171

3.2.2　数据安全法 173

3.2.3　数据安全倡议 180

3.2.4　个人信息保护法 182

3.2.5　数据基础制度建设 186

3.2.6　数字政府政策支持 194

3.2.7　企业数字化转型政策 195

3.2.8　关键信息基础设施安全保护 200

3.3　社会环境 204

3.3.1　人口规模构成 204

3.3.2　社会消费规模 206

3.3.3　居民收入水平 209

3.3.4　居民消费水平 210

3.3.5　网民发展规模 212

3.3.6　企业数字化转型 213

3.4　技术环境 215

3.4.1　区块链 215

3.4.2　新基建 218

3.4.3　人工智能 219

3.5　疫情下的数据治理的应用 220

3.5.1　新冠肺炎疫情的大数据应用 220

3.5.2　新冠肺炎疫情下数据治理问题 223

3.5.3　重大疫情的数据治理体系框架 224

3.5.4　重大疫情的数据治理对策建议 226

第四章　2018-2023年中国数据治理发展状况分析 228

4.1　2018-2023年中国数据治理发展状况分析 228

4.1.1　基本过程分析 228

4.1.2　市场驱动因素 228

4.1.3　市场发展形势 229

4.1.4　市场发展规模 229

4.1.5　市场竞争格局 230

4.1.6　市场发展热点 232

4.1.7　交付模式分析 233

4.1.8　市场评估模型 236

4.1.9　标准化发展分析 240

4.2　2018-2023年中国数据治理发展调研 247

4.2.1　数据治理备受重视 247

4.2.2　数据治理意识逐渐提升 249

4.2.3　数据治理组织机制不完善 252

4.2.4　数据治理缺乏健全标准体系 257

4.3　2018-2023年企业数据治理发展现状 267

4.3.1　调研人群及地域分析 267

4.3.2　企业数据治理现状 271

4.3.3　企业数据治理的问题 272

4.3.4　企业数据治理需求调研 275

4.4　中国数据治理发展问题分析 278

4.4.1　基础制度层面 278

4.4.2　关键技术层面 278

4.4.3　数据产业层面 279

4.4.4　国际社会层面 279

4.5　中国数据治理发展策略分析 280

4.5.1　数据来源方面 280

4.5.2　数据传输方面 281

4.5.3　数据存储方面 282

4.5.4　数据加工方面 283

4.5.5　数据应用方面 284

4.5.6　数据清理方面 285

4.6　中国数据治理的核心目标-释放数据价值 285

4.6.1　数据开放共享 285

4.6.2　数据质量管理 287

4.6.3　数据交易流通 288

4.6.4　数据风险控制 291

第五章　2018-2023年中国数据安全治理发展分析 294

5.1　数据安全治理基本介绍 294

5.1.1　数据安全治理定义 294

5.1.2　数据安全治理本质 297

5.1.3　数据安全治理体系 297

5.2　2018-2023年中国数据安全治理现状分析 298

5.2.1　数据安全治理发展形势 298

5.2.2　数据安全治理政策环境 301

5.2.3　数据安全治理监管体系 307

5.2.4　数据安全治理发展现状 314

5.2.5　数据安全产业发展举措 317

5.2.6　数据安全治理发展机遇 319

5.2.7　数据安全治理未来展望 321

5.3　数据安全治理框架分析 325

5.3.1　数据安全整体框架 325

5.3.2　数据安全组织架构 329

5.3.3　数据安全管理体系 333

5.3.4　数据安全技术体系 338

5.3.5　数据安全运营体系 349

5.3.6　数据安全治理规划建设 355

5.4　中国数据安全治理发展问题 358

5.4.1　管理层面 358

5.4.2　技术层面 359

5.4.3　运营层面 359

5.5　我国数据安全治理发展对策 360

5.5.1　加快复合型数据安全人才培养 360

5.5.2　持续加强数据安全技术研究 362

5.5.3　发挥行业联盟的重要力量 362

5.5.4　加速推进数据安全治理国际化 363

5.6　中国数据安全治理典型案例 365

5.6.1　百度数据安全治理 365

5.6.2　天翼云数据安全治理 368

5.6.3　中国联通数据安全治理 371

5.6.4　蚂蚁集团数据安全治理 374

第六章　2018-2023年中国政务数据治理发展分析 378

6.1　2018-2023年中国政务数据治理发展现状 378

6.1.1　市场发展阶段 378

6.1.2　市场政策环境 379

6.1.3　市场发展规模 380

6.1.4　市场竞争格局 381

6.1.5　区域布局动态 383

6.1.6　机构调整与变化 388

6.1.7　平台与系统建设 388

6.1.8　建设资金投入情况 389

6.1.9　各领域进展情况 389

6.1.10　发展建议与对策 390

6.2　2018-2023年中国政务数据共享与开放情况 391

6.2.1　数据查询/核验情况 391

6.2.2　高频共享需求情况 391

6.2.3　数据获取使用情况 392

6.2.4　数据开放平台建设情况 393

6.2.5　开放数据模式创新情况 394

6.3　2018-2023年中国政务数据治理指数 395

6.3.1　治理指数的整体表现 395

6.3.2　工作聚焦程度分析 396

6.3.3　一把手关注度分析 397

6.3.4　建设进展情况分析 398

6.3.5　社会综合影响分析 399

6.4　中国政府数据治理服务模式分析 400

6.4.1　政府数据治理的内涵 400

6.4.2　政府数据治理服务模式 401

6.4.3　政府数据治理服务模式实践 406

6.5　疫情下中国政务数据治理典型案例 408

6.5.1　“健康码”助力疫情防控 408

6.5.2　“五色图”支撑复工复产 408

6.5.3　一体化平台使服务不停摆 408

6.5.4　大数据保障高效“抗疫” 409

第七章　2018-2023年中国数据治理应用领域分析 410

7.1　工业 410

7.1.1　工业数据治理发展障碍 410

7.1.2　工业数据治理发展经验 412

7.1.3　工业数据治理发展路径 414

7.1.4　工业数据治理研究框架 415

7.2　教育业 427

7.2.1　教育数据治理的必要性 427

7.2.2　教育领域数据治理现状 428

7.2.3　教育数据治理发展问题 429

7.2.4　教育数据治理面临挑战 430

7.2.5　教育数据治理实现逻辑 432

7.2.6　教育领域数据治理思路 434

7.2.7　教育领域数据治理策略 436

7.2.8　智能时代教育数据治理目标 438

7.3　金融业 440

7.3.1　金融数据风险分析 440

7.3.2　金融业数据治理概述 441

7.3.3　金融业数据主要特点 442

7.3.4　金融业数据治理环境 443

7.3.5　金融业数据治理现状 446

7.3.6　金融业数据治理实践 446

7.3.7　金融业数据治理挑战 450

7.3.8　金融业数据治理问题 451

7.3.9　金融业数据治理策略 452

7.3.10　国外数据治理先进经验 453

7.4　医疗行业 455

7.4.1　医疗数据治理定义 455

7.4.2　医疗数据治理现状 457

7.4.3　医疗数据治理体系 458

7.4.4　医疗数据治理评估 460

7.4.5　医疗数据治理模式 461

7.4.6　医疗数据治理对策 465

7.5　航空业 467

7.5.1　航空数据治理现状 467

7.5.2　航空数据治理政策 467

7.5.3　航空数据治理目标 470

7.5.4　航空数据治理困境 471

7.5.5　航空数据治理经验 471

7.5.6　航空数据治理体系 479

7.6　智能煤矿行业 481

7.6.1　智能煤矿数据治理发展形势 481

7.6.2　智能煤矿数据治理基本框架 482

7.6.3　智能煤矿数据治理发展路径 484

7.7　短视频平台 486

7.7.1　短视频平台治理研究状况 486

7.7.2　短视频平台数据治理定义 487

7.7.3　短视频平台数据类型分析 487

7.7.4　短视频平台各类数据的属性 489

7.7.5　短视频平台数据治理难点 490

7.7.6　短视频平台数据治理框架构建 491

7.7.7　短视频平台数据治理机制构建 492

7.7.8　短视频平台数据治理对策 493

第八章　2018-2023年中国重点区域数据治理发展分析 495

8.1　广东省 495

8.1.1　数据治理发展环境 495

8.1.2　数据治理发展现状 497

8.1.3　数据治理发展机遇 500

8.1.4　数据治理发展规划 503

8.2　山东省 518

8.2.1　数据治理政策环境 518

8.2.2　数据治理驱动因素 519

8.2.3　数据治理制约因素 520

8.2.4　数据治理体系建设 521

8.2.5　数据治理发展建议 523

8.3　黑龙江省 524

8.3.1　数据治理政策环境 524

8.3.2　数据治理发展现状 526

8.3.3　数据治理发展问题 526

8.3.4　数据治理发展对策 527

8.4　南京市 531

8.4.1　数据治理发展环境 531

8.4.2　数据治理发展现状 532

8.4.3　数据治理治理举措 534

8.5　贵阳市 535

8.5.1　数据治理发展现状 535

8.5.2　数据治理科技创新 535

8.5.3　数据治理应用领域 537

8.6　南宁市 538

8.6.1　数据治理发展现状 538

8.6.2　数据治理发展动态 538

8.6.3　数据治理发展成果 539

8.7　重庆市 541

8.7.1　数据治理政策环境 541

8.7.2　数据治理发展现状 544

8.7.3　数据治理发展形势 545

8.7.4　数据治理发展目标 545

8.7.5　数据治理重点任务 547

8.7.6　数据治理保障措施 556

第九章　2018-2023年中国数据治理典型案例分析 558

9.1　美团酒旅数据治理案例 558

9.1.1　美团酒旅数据现状 558

9.1.2　美团酒旅数据治理目标 559

9.1.3　美团酒旅数据治理实践 560

9.1.4　美团酒旅数据治理规划 579

9.2　进出口银行数据治理案例 581

9.2.1　进出口银行数据治理历程 581

9.2.2　进出口银行数据治理成果 582

9.2.3　进出口银行数据治理价值 583

9.3　中移集成应急管理数据治理案例 584

9.3.1　中移集成数据治理方案背景 584

9.3.2　中移集成数据治理业务痛点 585

9.3.3　中移集成数据治理方案架构 586

9.3.4　中移集成数据治理方案功能 587

9.3.5　中移集成数据治理方案优势 592

第十章　2020-2023年中国数据治理重点企业分析 594

10.1　华为 594

10.1.1　企业发展概况 594

10.1.2　企业经营现状 599

10.1.3　数据治理实践 600

10.1.4　数据分类管理框架 612

10.1.5　结构化数据管理 613

10.1.6　非结构化数据管理 621

10.1.7　外部数据管理 623

10.1.8　元数据管理 623

10.2　美林数据 626

10.2.1　企业发展概况 626

10.2.2　企业发展成就 630

10.2.3　经营效益分析 633

10.2.4　业务经营分析 635

10.2.5　财务状况分析 641

10.2.6　商业模式分析 642

10.2.7　风险因素分析 644

10.3　御数坊 646

10.3.1　企业发展概况 646

10.3.2　企业发展成果 648

10.3.3　数据治理实践 650

10.3.4　企业融资动态 655

10.4　神策数据 658

10.4.1　企业发展概况 658

10.4.2　企业发展现状 660

10.4.3　企业发展布局 660

10.4.4　企业融资动态 661

10.5　亿信华辰 662

10.5.1　企业发展概况 662

10.5.2　企业发展优势 665

10.5.3　企业发展现状 667

10.5.4　企业战略合作 673

10.5.5　数据治理案例 674

第十一章　2024-2030年智研瞻产业研究院对中国数据治理发展前景和趋势预测 678

11.1　全球数据治理发展前景展望 678

11.1.1　数字治理迎来规则重构关键期 678

11.1.2　多边治理将在探索中缓慢前行 678

11.1.3　双诸边机制继续塑造治理规则 678

11.1.4　私营部门和政府合作逐步深化 679

11.2　中国数据治理未来发展趋势 679

11.2.1　数据治理成为国家治理核心议题 679

11.2.2　数据治理成为国际竞合优先议题 681

11.2.3　数据治理参与主体更加广泛均衡 682

11.2.4　数据治理政府企业协同快速深化 683

11.2.5　数据治理将更加场景化和智能化 685

11.2.6　数据治理带来组织机构重大变革 686

11.2.7　数据治理将会催生新的商业模式 688

11.2.8 数据治理推动智慧社会更快到来 689

11.3　智研瞻产业研究院对2024-2030年中国数据治理行业预测分析 690

11.3.1　2024-2030年中国数据治理行业影响因素分析 690

11.3.2　2024-2030年中国数据治理行业市场规模预测 692

图表目录

图表1: 数据治理流程 29

图表2: 不同企业数字化程度下的主要数据治理需求 30

图表3: 数据治理的优势 31

图表4: 数据治理的五个步骤 32

图表5: 数据治理的关键环节 35

图表6: 数据治理类型 36

图表7: 数据治理内容 37

图表8: 数据治理的目标 38

图表9: 数据评估框架 41

图表10: 模型的重叠 42

图表11: 使用维度模型进行数据评估的先前方法的总结 47

图表12: 数据治理的原则 51

图表13: 数据治理各模块内容以及相互之间的关系 53

图表14: IBM 数据治理框架 55

图表15: Gartner数据治理体系框架 56

图表16: DCMM数据治理体系框架 57

图表17: 数据治理体系规划 58

图表18: 数据组织的核心职责 59

图表19: 架构阶段的主要任务及其要点 61

图表20: 治理阶段的主要任务及其要点 62

图表21: 全球数据治理的具体内涵 63

图表22: 全球数据治理驱动因素 65

图表23: 数据治理主要议题 66

图表24: 印度数据授权和保护架构（DEPA） 68

图表25: 各国/地区数据治理政策关键组成要素 68

图表26: 数据治理框架体系 71

图表27: 数据治理的监管强度与数字经济发展之间的倒“U”曲线 72

图表28: 数据博弈中的双边协调：从“安全港”到“隐私盾” 73

图表29: 国际条约中的数据规则 75

图表30: 各方积极参与，数据治理市场呈现多元化趋势 80

图表31: 充分发挥政府在数据治理中的主导作用 81

图表32: 国际社会推动数据流动利用，释放数据价值 83

图表33: 全球数据治理：让数据跨境流动“自由”且“有序” 85

图表34: 欧盟构建基于高水平数据保护规则的数据治理体系 86

图表35: 美国构建基于全球数据自由流动的数据治理体系 87

图表36: 全球数据安全治理的新变化 90

图表37: 在数据治理中，企业、公众和政府是其中最主要的三大参与主体 91

图表38: 主权国家间数据治理的不同主张及冲突 93

图表39: 个人、企业与主权国家间数据权益的失衡 96

图表40: 加强整体治理，推动建立全球数据治理规则 99

图表41: 创新治理思路，构建多元主体数据协调治理机制 102

图表42: 美国将数据视为战略资产进行开发应用 103

图表43: 美国数据治理的顶层设计 104

图表44: 美国数据治理历史沿革 106

图表45: 电子政务核心政策及其治理结构 109

图表46: 政府信息资源管理政策及其治理结构 110

图表47: 美国数据治理发展热点 112

图表48: 美国数据治理发展困境 114

图表49: 美国数据治理发展举措 117

图表50: 美国数据治理未来布局 118

图表51: 欧盟：搭建数据共享、流通和利用的生态系统 119

图表52: 《欧洲数据战略》的出台背景 122

图表53: 《欧洲数据战略》的主要内容 123

图表54: 欧盟数据治理经验启示 125

图表55: 俄罗斯数据治理发展历程 128

图表56: 俄罗斯网络与数据保护的立法实践 129

图表57: 个人数据跨境传输流程图 132

图表58: 俄罗斯数据治理体系建设目标 133

图表59: 俄罗斯数据治理体系建设举措 139

图表60: 俄罗斯数据治理体系建设困境及措施 141

图表61: 俄罗斯数据治理体系建设启示 142

图表62: 日本“综合数据战略”提出的数据治理架构 143

图表63: 韩国国家数据政策委员会对数据产业的改善计划 144

图表64: 亚太地区数据治理贸易协定 145

图表65: 亚太地区非约束性数据治理原则 146

图表66: 向WTO通报的双诸边自贸协定数量变化 147

图表67: 促进电子商务便利化 148

图表68: 美欧FTA中跨境数据及本地化政策 150

图表69: 向“边境后”规则延伸 151

图表70: 全球数据治理的新挑战 153

图表71: 数据治理赤字加剧 155

图表72: G20框架下的数字经济议题进展 156

图表73: WTO电子商务谈判的主要议题 158

图表74: APEC下发起的探路者行动 160

图表75: 2023年三季度GDP初步核算数据 163

图表76: 中国GDP增长情况分析 163

图表77: 各月累计营业收入与利润总额同比增速 165

图表78: 各月累计利润率与每百元营业收入中的成本 166

图表79: 2023年1-10月份分经济类型营业收入与利润总额增速 167

图表80: 固定资产投资（不含农户)同比增速 167

图表81: 2024年中国宏观经济展望 168

图表82: 我国数据管理行业相关政策 171

图表83: 《数据安全法》全文 173

图表84: 全球数据安全倡议 181

图表85: 个人信息保护法亮点 182

图表86: 数据基础制度建设工作原则 186

图表87: 建立保障权益、合规使用的数据产权制度 187

图表88: 建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度 191

图表89: 数据基础制度建设保障措施 193

图表90: 数字政府政策支持 194

图表91: 国有企业推进数字化转型的主要原则 197

图表92: 国有企业推进数字化转型的总体思路 198

图表93: 《条例》体现的关键信息基础设施安全保护基本原则 201

图表94: 2017-2022年中国人口规模及增速 204

图表95: 2022年中国人口数量及其结构 205

图表96: 2022年全国人口结构统计图 206

图表97: 社会消费品零售总额同比增速 207

图表98: 按消费类型分零售额同比增速 208

图表99: 2023年11月份社会消费品零售总额主要数据 208

图表100: 2023年前三季度全国及分城乡居民人均可支配收入与增速 210

图表101: 2023年前三季度居民人均消费支出及构成 211

图表102: 2023年前三季度全国居民收支主要数据 211

图表103: 区块链助力数据治理实现过程面临的挑战与问题 217

图表104: 人工智能在数据治理的应用 219

图表105: 新冠肺炎疫情下数据治理问题 223

图表106: 重大疫情信息管理理论框架核心要素 225

图表107: 重大疫情的数据治理对策建议 227

图表108: 2018-2023年中国数据治理行业市场规模 230

图表109: 央国企数据治理咨询规划市场品牌份额 231

图表110: 央国企数据治理专业方案市场品牌份额 232

图表111: 央国企数据治理主数据管理产品服务市场品牌份额 232

图表112: 数据治理厂商典型的交付模式 234

图表113: 数据治理项目交付人员配置 235

图表114: DCMM模型能力域 236

图表115: DCMM数据管理核心能力域 237

图表116: DCMM模型能力域和能力项 238

图表117: 标准化形式在“数据中台”中的表现 245

图表118: S1000D与传统的文档生成方法的区别 246

图表119: 数据治理标准体系框架 247

图表120: 参与调研单位所属行业分析 248

图表121: 参与调研单位规模 248

图表122: 参与调研单位所在地区 249

图表123: 贵单位对数据价值如何看待 249

图表124: 贵单位目前数据应用情况如何，是否支持业务的需求 250

图表125: 贵单位目前是否有制定数据治理相关规划 251

图表126: 贵单位高层领导（公司副总及以上级别）在数据治理工作中的参与程度 252

图表127: 当前贵单位数据治理工作的管理方式 253

图表128: 当前贵单位数据治理组织存在形式 253

图表129: 贵单位有哪些部门参与数据治理工作 254

图表130: 贵单位是否有为员工提供数据治理相关的培训 255

图表131: 贵单位是否已建立数据管理与治理的评价体系，并进行了定期评估 256

图表132: 贵部门的数据管理工作包括下列哪些方面 257

图表133: 贵单位数据标准管理工作开展的情况如何 258

图表134: 贵单位数据质量管理工作开展的情况如何 259

图表135: 贵单位元数据管理工作开展的情况如何 261

图表136: 贵单位元数据管理工作开展的情况如何 261

图表137: 贵单位数据安全管理工作开展的情况如何 262

图表138: 贵单位数据共享工作开展的情况如何 263

图表139: 贵单位数据生命周期管理工作开展的情况如何 264

图表140: 贵单位在数据治理过程中采用了哪些平台或工具 265

图表141: 贵单位在制定数据治理规划及实施数据治理过程中，遵循或参考了哪些标准或方法论 266

图表142: 企业数据治理调研人群及地域分析 267

图表143: 所在部门集中在:业务部门、市场销售部门、IT技术部门 268

图表144: 所担任职务:多数为部门负责人 269

图表145: 企业数据治理调研行业分布 270

图表146: 企业数据治理现状 271

图表147: 企业数据治理现状 271

图表148: 您的企业数字化转型目标或意义 272

图表149: 现阶段您的企业数据治理有哪些困难和问题 273

图表150: 企业是否有专门数据治理部门 274

图表151: 企业数据治理年度规划 274

图表152: 您个人是否有需要参与外部专业学习的需求反馈结果 276

图表153: 您的企业是否需要专业数据治理培训 276

图表154: 您的企业针对数据治理更需要哪类咨询方式 277

图表155: 基础制度层面数据治理发展问题 278

图表156: 关键技术层面数据治理发展问题 278

图表157: 数据产业层面数据治理发展问题 279

图表158: 国际社会层面数据治理发展问题 280

图表159: 数据治理发展策略在数据来源方面 280

图表160: 数据传输方面的数据治理发展策略 281

图表161: 数据存储方面的数据治理发展策略 282

图表162: 数据加工方面的数据治理发展策略 283

图表163: 数据应用方面的数据治理发展策略 284

图表164: 数据清理方面的数据治理发展策略 285

图表165: 数据安全治理理念框架 294

图表166: 数据安全治理与传统数据安全的差异对比 294

图表167: 数据安全治理概念 296

图表168: 数据安全治理体系 297

图表169: 数据安全相关法律法规关系脉络 302

图表170: 数据安全管理认证流程图 304

图表171: 个人信息保护认证流程图 306

图表172: 截至2023年数据安全治理国家标准汇总（一） 308

图表173: 截至2023年数据安全治理国家标准汇总（二） 309

图表174: 截至2023年数据安全治理国家标准汇总（三） 312

图表175: 截至2023年数据安全治理国家标准汇总（四） 313

图表176: 数据安全治理体系之间的联系 325

图表177: 数据安全治理的总体框架 326

图表178: 分类分级流程 329

图表179: 数据安全治理团队的职能架构 330

图表180: 管理制度建设思路 333

图表181: 数据安全管理制度体系内容 334

图表182: 数据安全技术体系框架图 338

图表183: 主流技术工具及与技术需求对应表 347

图表184: 参照PDCA模型的运营体系规划思路 349

图表185: 数据安全运营体系架构 351

图表186: 数据安全治理体系建设 356

图表187: 三阶段数据安全治理建设思路 356

图表188: 迭代式数据安全治理建设思路 357

图表189: 数据安全治理管理层面遇到的问题 358

图表190: 数据安全治理技术层面遇到的问题 359

图表191: 数据安全治理运营层面遇到的问题 359

图表192: 发挥行业联盟的重要力量 362

图表193: 我国数据安全规则国际影响力提升建议 363

图表194: 百度数据安全治理工作路线 365

图表195: 百度数据安全治理三步走 366

图表196: 百度数据安全治理实践 367

图表197: 天翼云数据安全治理实践路标图 369

图表198: 天翼云数据安全治理能力 370

图表199: 天翼云数据安全技术体系 370

图表200: 中国联通数据安全体系总体框架 372

图表201: 蚂蚁数据安全复合治理管理模式 375

图表202: 蚂蚁集团数据安全四重保障图 376

图表203: 政务数据治理市场发展阶段 379

图表204: 2018-2023年中国政务数据治理市场规模 381

图表205: 政务数据治理竞争格局 382

图表206: 2022年中国数字政府数数据治理市场厂商份额 382

图表207: 湖南省政府网站信息资源集约共享示意图 385

图表208: 山东省统一信息资源库 386

图表209: 中国数字政府数据治理市场项目概览 389

图表210: 政务数据治理发展建议与对策 390

图表211: 2020年-2022年国家政务服务平台累计数据共享调用次数 391

图表212: 查询/核验服务提供比例 392

图表213: 各地调用查询/核验接口次数（单位：万次）对比 392

图表214: 历年地级及以上平台数量增长情况 393

图表215: 各省级地方政务数据治理指数 395

图表216: 各省份工作推动和社会影响指数分布情况 396

图表217: 各省工作聚焦程度排名 397

图表218: 各省一把手关注度排名 397

图表219: 各省建设进展情况排名 398

图表220: 各省社会影响热度排名 399

图表221: 政府数据治理的两层内涵 401

图表222: 政府数据治理服务模式总体框架 402

图表223: 政府数据治理服务模式业务框架 403

图表224: 政务数据资源体系架构设计 405

图表225: 数据治理服务内容示例 405

图表226: 人口基础数据库构建过程 406

图表227: 老年人对象数据库构建过程 407

图表228: 生存状态专题数据库构建过程 407

图表229: 工业数据治理发展障碍 411

图表230: 国外工业数据治理经验 412

图表231: 我国初步形成协同推进机制 413

图表232: 技术视角：企业大数据治理实践指南框架 416

图表233: 工业企业数据治理车轮图 416

图表234: 工业企业数据管控和三个核心体系 417

图表235: 工业元数据管理 419

图表236: 工业主数据管理 420

图表237: 工业数据标准管理 420

图表238: 工业数据质量管理 421

图表239: 工业数据生命周期管理 422

图表240: 数据地图 424

图表241: 数据对齐前后建模误差对比 425

图表242: 数据治理前后对比 426

图表243: 产品质量与效率提升 427

图表244: 教育数据治理发展问题 429

图表245: 教育数据治理实现逻辑 433

图表246: 教育领域数据治理策略 438

图表247: 金融业数据主要特点 442

图表248: 金融业数据治理政策背景 444

图表249: 业务发展需要 445

图表250: 数据的难点和痛点 445

图表251: 识别关键数据元素并将数据视为战略资源，ROI量化管理 447

图表252: “以用促治” 447

图表253: 分类分级权限矩阵 449

图表254: 金融业数据治理挑战 450

图表255: 金融业数据治理策略 452

图表256: 医疗数据分类 455

图表257: 医疗数据治理现状 457

图表258: 医院医疗数据治理体系 459

图表259: 大数据生命周期 466

图表260: 航空数据治理政策 469

图表261: 数据管理总体思路图 474

图表262: 南航数据管理体系建设及能力提升工程洞察启示 478

图表263: 智能煤矿数据治理的总体框架 482

图表264: 短视频平台数据治理难点 490

图表265: 短视频平台数据治理框架构建 491

图表266: 广东省数据治理发展环境 495

图表267: 广东省数据治理发展现状 498

图表268: 广东省数据治理发展机遇 503

图表269: 广东省以数据流动带动要素市场化 510

图表270: 广东省以数字化赋能投资兴业 512

图表271: 广东省推动湾区社会“治理通” 514

图表272: 广东省加快粤东粤西粤北“数字融湾” 516

图表273: 广东省《“数字湾区”建设三年行动方案》保障措施 517

图表274: 山东省健全数字治理体系，完善数字经济制度支撑 519

图表275: 山东省宏观省级大数据治理相关文件 521

图表276: 山东省中观市级大数据治理相关文件 522

图表277: 山东省数据治理发展建议 523

图表278: 黑龙江省数据治理发展问题 527

图表279: 黑龙江数据治理发展对策 530

图表280: 南京市数据治理治理举措 534

图表281: 数据治理政策环境 543

图表282: 重庆市数据治理发展现状 544

图表283: 重庆市数据治理发展目标 546

图表284: 重庆市健全综合全面的数字规则 547

图表285: 重庆市一体化城市大数据资源中心工程 550

图表286: 重庆市数据融合应用工程 552

图表287: 重庆市数据流通扩大开放工程 555

图表288: 重庆市数据治理保障措施 556

图表289: 美团酒旅数据现状 558

图表290: 美团酒旅数据治理目标 559

图表291: 美团酒旅数据治理策略 560

图表292: 美团酒旅标准化及组织保障 561

图表293: 美团酒旅数据质量 563

图表294: 美团酒旅统一数仓规范建模 564

图表295: 美团酒旅数仓开发配置化-命名规范工具 565

图表296: 美团酒旅统一指标管理系统 567

图表297: 美团酒旅指标一致性查询 567

图表298: 美团酒旅统一数据服务平台 569

图表299: 美团酒旅统一用户产品入口 570

图表300: 美团酒旅整体系统架构 570

图表301: 美团酒旅数据运营效率-解决思路 572

图表302: 美团酒旅数据运营系统化 573

图表303: 美团酒旅数据成本 573

图表304: 美团酒旅安全规范及系统实现 576

图表305: 美团酒旅数据治理运营保障 576

图表306: 美团酒旅指标体系-数据治理日常监控 578

图表307: 美团酒旅数据治理的三个阶段 580

图表308: 进出口银行数据治理历程 581

图表309: 进出口银行数据治理成果 582

图表310: 进出口银行数据治理价值 583

图表311: 应急管理系统架构图 584

图表312: 中移集成应急管理数据治理业务痛点 585

图表313: 中移集成应急管理数据治理方案架构 586

图表314: 中移集成应急管理数据接入 588

图表315: 中移集成应急管理数据处理 588

图表316: 中移集成应急管理数据管控 589

图表317: 中移集成应急管理数据服务 590

图表318: 中移集成应急管理数据共享交换 590

图表319: 中移集成应急管理数据资源池 591

图表320: 中移集成应急管理服务总线 592

图表321: 中移集成应急管理数据治理方案优势 592

图表322: 华为未来战略 594

图表323: 华为研究与创新状况 594

图表324: 华为近年发展情况 595

图表325: 华为基本信息 597

图表326: 华为主要股东 599

图表327: 华为经营状况 599

图表328: 华为数据治理框架 600

图表329: 华为数据治理主要专注模块域 600

图表330: 华为数据治理各模块之间的关系 602

图表331: 华为数据治理各模块之间的关系解析 602

图表332: 华为DataArts Studio各模块之间的示意图 603

图表333: 华为在工作内容和责任上具体到三层的工作组织 604

图表334: 华为数据治理战略在运作层面的实施团队 605

图表335: 华为领域数据治理工作组 606

图表336: 华为数据治理实施方法论 607

图表337: 华为两个层面的数据治理度量评估 608

图表338: 华为数据治理评分卡 609

图表339: 华为数据治理成熟度级别分层 610

图表340: 数据治理评分卡数据执行维度度量评分计算范例 610

图表341: 华为 方法论流程落地 611

图表342: 华为方法论功能落地 611

图表343: 华为数据分类管理框架 612

图表344: 华为基础数据治理的价值 614

图表345: 华为基础数据治理框架 614

图表346: 华为的主数据管理策略 615

图表347: 华为主数据的集成消费管理 615

图表348: 华为主数据治理框架 616

图表349: 华为观测数据管理模型 618

图表350: 华为业务规则与规则数据之间的关系 620

图表351: 华为非结构化数据的管理模型 621

图表352: 元数据管理痛点 624

图表353: 元数据分类 624

图表354: 元数据管理的价值 624

图表355: 华为元数据管理整体方案 625

图表356: 美林数据工信部、科技部、教育部试点示范项目 627

图表357: 美林数据服务标杆企业 628

图表358: 美林数据基本信息 628

图表359: 美林数据主要股东 629

图表360: 美林数据企业荣誉 630

图表361: 美林数据企业获得荣誉历程 632

图表362: 美林数据经营效益 633

图表363: 美林数据产品与服务体系 638

图表364: 美林数据业务结构 639

图表365: 美林数据合作伙伴 640

图表366: 美林数据财务状况 641

图表367: 美林数据风险因素 644

图表368: 御数坊企业文化 646

图表369: 御数坊基本信息 646

图表370: 御数坊主要股东 647

图表371: 御数坊发展成果 648

图表372: 御数坊合作伙伴 649

图表373: 御数坊荣誉 649

图表374: 御数坊数据治理体系 650

图表375: 御数坊数据活动中的“权”与“责” 652

图表376: 御数坊DGOffice数据治理产品 653

图表377: 御数坊DGOffice数据治理产品特点 653

图表378: 御数坊DGOffice数据治理产品功能特性 654

图表379: 御数坊对外投资 658

图表380: 神策数据基本信息 659

图表381: 神策数据主要股东 660

图表382: 神策数据融资情况 661

图表383: 神策数据对外投资 662

图表384: 亿信华辰发展概况 663

图表385: 亿信华辰发展历程 663

图表386: 亿信华辰文化体系 663

图表387: 亿信华辰理念体系 663

图表388: 亿信华辰基本信息 664

图表389: 亿信华辰主要股东 665

图表390: 亿信华辰两大拳头产品 665

图表391: 口碑奖项双丰收，亿信华辰屡获行业认可 666

图表392: 亿信华辰睿治智能数据治理平台产品全景 668

图表393: 亿信华辰睿治智能数据治理平台产品架构 668

图表394: 亿信华辰睿治智能数据治理平台产品功能 669

图表395: 亿信华辰睿治智能数据治理平台产品特性 671

图表396: 亿信华辰睿治智能数据治理平台核心优势 672

图表397: 亿信华辰合作伙伴 673

图表398: 南山集团物料主数据管理平台发展思路 675

图表399: 南山集团物料主数据管理平台项目成效 676

图表400: 数据治理成为国家治理核心议题 680

图表401: 数据治理成为国际竞合优先议题 681

图表402: 数据治理参与主体更加广泛均衡 683

图表403: 数据治理政府企业协同快速深化 684

图表404: 数据治理将更加场景化和智能化 686

图表405: 数据治理带来组织机构重大变革 687

图表406: 数据治理将会催生新的商业模式 689

图表407: 数据治理推动智慧社会更快到来 690

图表408: 中国数据治理行业影响因素 691

图表409:2024-2030年中国数据治理行业市场规模预测692