DB32T 4608.4-2026 公共数据管理规范 第4部分：数据治理

ICS35.240.01CCSL67! 7 , fl fi ƒ ‰DB32/T4608.4—2026公共数据管理规范第4Specificationforthemanagementofpublicdata—Part4Datagovernance2026‑02‑06发布 2026‑03‑06实施江苏省市场监督管理局 发布中国标准出版社 出版DB32/T4608.4—2026目 次前言 Ⅲ引言 Ⅳ范围 1规范性引用文件 1术语和定义 1缩略语 2总则 2架构体系 3组织管理 4方法流程 5运行管理 9风险防控 11附录资料）数据治理目标和内容示例 13附录资料）数据模型命名与编码示例 14附录资料）数据质量检查规则示例 17附录资料）数据修正方法示例 18附录资料）数据转换规则示例 19附录资料）数据治理评价指标示例 20参考文献 21ⅠDB32/T4608.4—2026前 言本文件按照GB/T1.1—202标准化工作导则 第1部分标准化文件的结构和起草规的规起草。本文件是DB32/T460《公共数据管理规范》的第4部分。DB32/T4608已经发布了以下部分：——第1部分：数据分类分级；——第2部分：数据共享交换；——第3部分：数据开放；——第4部分：数据治理；——第5部分：数据异议处理。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由江苏省数据局提出并组织实施。本文件由江苏省数据标准化技术委员会归口。袁瑞红、付港、刘林、钟丽娟。ⅢDB32/T4608.4—2026引 言公共数据是公共管理和服务机构为履行法定职责、提供公共服务收集、产生的，以电子或者其他方式记录、保存的具有公共使用价值的信息记录。规范公共数据管理、保障公共数据安全，对推动数字政府建设、提升政府治理能力和公共服务水平具有重要意义。DB32/T4608《公共数据管理规范》旨在确立公共数据管理活动准则，由以下5部分组成。——第1部分：数据分类分级。目的在于确立公共数据分类分级的规则、方法、流程等，为数据应用和保护寻找平衡点提供指导。——第2部分：数据共享交换。目的在于指导开展省、市公共数据共享交换平台建设、管理和对接，规范各级公共管理和服务机构的数据接入、归集、交换共享等工作，建立健全全省一体化公共数据共享交换体系，促进全省数据高效共享和安全交换。——第3部分：数据开放。目的在于规范公共数据开放的原则、过程、安全等管理要求，为全省公共数据开放工作提供参考指导。——第4部分：数据治理。目的在于明确公共数据治理的目标、原则、架构体系、组织管理、方法流程、运行管理、风险防控等内容，为全省公共数据治理提供参考指导。5反馈、评价”的全流程闭环处理机制，实现异议数据的高效处理，在数据使用过程中不断提升数据质量和服务水平。ⅣDB32/T4608.4—2026公共数据管理规范第4部分：数据治理范围本文件给出了公共数据治理的总则，规定了架构体系、组织管理、方法流程、运行管理、风险防控等内容与要求。本文件适用于公共管理和服务机构、数据主管部门、公共数据运行管理机构、从事公共数据治理的相关单位或个人开展数据治理工作。规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文包括所有的修改单适用于本文件。DB32/T4608.5 公共数据管理规范 第5部分数据异议处理术语和定义3.13.23.33.4

下列术语和定义适用于本文件。数据治理 datagovernance提升数据的质量、安全、合规性，推动数据有效利用的过程。注1：数据治理是数据和数据系统管理的基本要素。注2：数据治理涉及数据全生存周期管理，无论数据是处于静态、动态、未完成状态还是应用状态。数据生存周期 datalifecycle将原始数据转化为可用于行动的知识的一组过程。注：包含数据获取、存储、整合、分析、应用、呈现、归档和销毁等各种生存形态演变。GB/T35295—20172.1.2GB/T34960.5—20183.7］数据架构 dataarchitecture数据要素、结构和接口等抽象及其相互关系的框架。GB/T34960.5—20183.］数据模型 datamodel数据的图形或文字表示，指明其特性、结构和相互间关系。GB/T18391.1—20093.2.］1DB32/T4608.4—20263.53.63.73.83.9

数据元 dataelement由一组属性规定其定义、标识、表示和允许值的数据单元。GB/T18391.1—20093.3.］数据质量 dataquality在指定条件下使用时，数据的特性满足明确的和隐含的要求的程度。GB/T25000.12—20174.］元数据 metadata定义和描述数据的数据，提供了关于数据的结构、特征和关系的信息，有助于组织、查找、理解、管理数据。GB/T18391.1—20093.2.16］数据处理 dataprocessing数据操作的系统执行，数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等过程的集合。GB/T5271.1—200001.01.06］主数据 masterdata组织中需要跨系统、跨部门进行共享的核心业务实体数据。GB/T36073—20183.1］3.10参考数据 referencedata对其他数据进行分类和规范的数据。GB/T36073—20183.1］缩略语下列缩略语适用于本文件。ADSApplicationDataStor）ODSOperationalDataStor）DMDataMar）DWDDataWarehouseDetai）DWMDataWarehouseMiddl）DWSDataWarehouseServic）总则目标数据治理的整体目标是实现对数据生存周期的有效管理和控制，具体目标包括：利用领域；2DB32/T4608.4—2026合规可信：数据治理各项行为要符合国家法律法规及相关组织管理规定，业务流程和操作行为原则数据治理要为业务的需求与创新发展提供支撑，主要原则如下：业务驱动：以业务为核心动力，按照业务目标和需求，在数据生命周期各阶段开展数据治理活动，数据赋能业务发展；等情况开展数据治理工作；权责一致，协同配合共同开展数据治理工作；架构体系公共数据治理架构体系包括组织管理见图是数据治理的具体方法措施运行管理包含元数据管理持续提升的手段；风险防控包含人员管理z¾!)ş$2z¾!)ş$2330)……>8330)……>833¾fi""/……fl=>‰@@AyflD=0)……@ED=+"BF0)ý0)MKKƒMKKƒ……fi0)fl0)ß0)图1 公共数据治理架构体系图3DB32/T4608.4—2026组织管理数据治理组织架构部门内部参考GB/T44109—2024附录A岗位人员工作内容如下：工作；跨部门参考GB/T44109—2024附录A，宜采用混合式治理组织架构，同一层级部门间跨部门数据治理组织架构按照行业主管部门、数据主管部门、公共数据运行管理机构划分，工作内容如下：行业主管部门统筹制定本行业公共数据治理制度规范，推动本行业公共数据源头治理，明确本资源至公共数据运行管理机构，及时处理本部门数据异议；数据主管部门统筹制定本区域内数据治理制度规范，统筹数据资源整合共享和开发利用，监督评价行业主管部门数据质量公共数据运行管理机构建设跨层级行业主管部门源头数据治理、数据应用服务情况；行业主管部门和数据主管部门、公共数据运行管理机构协同构建沟通协调机制，共同推动数据全生命周期管理；同一层级行业主管部门之间数据治理、互联互通通过本层级公共数据运行管理机构实现。跨层级参考GB/T44109—2024附录A，跨层级的治理组织架构如下：行业主管部门：宜采用集中式治理组织或混合式治理组织，行业主管部门应统筹本行业数据治理制度规范，同一行业不同层级间数据可垂直流转或通过本层级公共数据运行管理机构流转；数据主管部门：宜采用混合式治理组织，上级数据主管部门统筹本区域内数据治理政策和制度规范，指导下一层级数据主管部门开展数据治理工作；公用数据运行管理机构：宜采用混合式治理组织，不同层级公共数据运行管理机构之间构建跨层级数据交互能力如公共数据平台，实现不同层级间公共数据的互联互通。制度规范参考GB/T44109—2024附录B4DB32/T4608.4—2026规范。方法流程调研分析开展数据治理调研分析，了解现状，明确数据治理目标和内容，确定实施路线，不同情况下的数据治理，其治理目标和内容、实施路线有所差异，典型示例见附录A。规划设计数据架构设计数据架构数据架构设计包括业务域及流程梳理设计及应用等。各部分含义及具体内容详见GB/T44109，数据架构应能够对数据分层分域管理数据分层和分域具有交叉性质架构示例如图2所示。şy¾y*ª%.¾U Kfi%84¾U%8.¾UªI)%8%¾U!50%4¾U&fi##Ey&MKK03y&fl$My&L!fiy&*fl#Ey"%4¾U*¾U图2 典型数据架构图5DB32/T4608.4—2026数据分层典型数据架构如下。OD使用。数据明细层DW进入下一处理环节，未通过质检的数据视为异议数据，需反馈至数源部门核实处理。数据中间层DW：该层级根据业务需要可选择性地构建，在DWD层的数据基础上，对数据做一些轻微的集成聚合操作作量或者减少计算资源消耗。数据服务层DWDWD或DWM的基础上进行聚合、汇总和计算等加工处理，以满足各种业务需求和分析场景，是数据架构中的核心组成部分。在该层级，数据模型以业务应用数据集市层DDWS层中取出相关数据，按需加工处理，形成更贴近使用场景的数据子集。数据应用层AD：面向业务应用和最终用户，为应用服务和业务系统提供数据接口和数据访数据分域数据资源分域可按照数据来源渠道、业务主题、需求方、应用服务等方式进行划分：按照数据来源渠道分域渠道划分一个数据域；物体的数据划分到“空间地理库”、关于困难群众民生关怀的数据划分到“困难群众帮扶专题库等；据开放、授权运营等业务域；按照风险防控等级分域GB/T43697DB32/T310030DB32/T4608.1“核心数据域、重要数据域、一般数据域等级别，进行分域管理。数据模型数据模型基本要素数据模型描述的基本要素有以下：6DB32/T4608.4—2026变化的规则。数据模型管理数据模型管理包含但不限于以下内容：可包含国际通用的外文单词或缩略语宜使用英文和数字混合命名见附录B中B.1，数据库命名示例见B.2，数据表命名示例见B.3；示例见B.4；便准确与应用场景匹配；施、消亡等全周期管理。数据建模流程数据建模流程包含但不限于：系，确保数据模型与业务场景适配；如张三是李四的数学老师有E⁃R模型、面向对象模型及谓词模型等；清晰明确的定义和表示理存储结构的数据库表。数据元定义应准确定义数据模型内的各数据元，数据元的定义和描述参照GB/T19488.1GB/T19488.2、DB32/T4040.1DB32/T4040.2等标准执行。实施执行数据采集采集内容：被采集信息的主体的唯一标识例如身份证号、统一社会信用代码能、技术方案有一定影响；7DB32/T4608.4—2026公共管理和服务机构应提供标准格式的、可访问的数据资源。执行数据采集任务应保持稳定运行，保证数据采集完整、准确、及时等基本数据质量。数据传输数据的发送端和接收端宜建立数据传输对账机制完整性和安全性。数据存储采用不同的存储机制和策略。对于需要保护的数据宜采取权限控制数据探查如部分数据项缺失、数据量明显少于应有的规模、数据项与业务情况不一致等，应及时处置后再进行下一步工作。数据加工处理数据质检参考GB/T36344GB/T19488.1GB/T19488.2DB32/T4040.1DB32/T4040.2见数据质量检查规则示例见附录C。根据数据质量检查规则，逐一检查数据。数据质量检查可能存在多次迭代情况，宜定期对数据质量检查规则合理性进行评估分析，及时调整和改进不符合实际情况的质量检查规则。数据修正相关数据若出现缺失、违规、重复、冲突等情况，应对问题数据进行修正。常见数据修正方法示例见附录D。数据转换相关数据若不符合数据处理例如格式、代码等其符合需要。常见数据转换规则示例见附录E。数据融合集成数据资源。注：该环节尤其注意对多源数据的校核比对，分析获得符合业务需求的数据。示例：离婚状态信息，应结合民政部门提供的结/离婚登记数据、法院提供的离婚判决数据，进行自然人离婚情况的比对关联，获得准确的离婚状态信息。8DB32/T4608.4—2026公共数据开发利用按服务渠道划分按服务渠道可划分为数据共享、数据开放、授权运营等类型。按业务领域划分开发利用基于不同行业的业务需求、数据类型和应用场景进行分类，包括但不限于政治领域、经济领域、文化领域、社会领域、生态文明领域等。按功能目标划分按功能目标可划分为数据查询、数据核验、数据统计、数据分析、数据挖掘、机器学习等。数据异议处理宜建立数据异议处理流程和协作机制，及时处理数据质检、应用等过程中发现的不符合预期的数据情况，并反馈核实处理结果，形成数据治理的闭环管理。数据异议处理按照DB32/T4608.5的要求执行。数据归档/删除对历史数据宜定期归档保存，所归档保存数据资源应明确说明覆盖的时间范围，保证数据完整、连续。对于超过保存期需要或者已无使用价值的数据应按照管理要求进行删除处理，明确删除方式、操作人员、监督人员、操作时间等必要要素，执行删除后宜进行复核，确保数据删除彻底，不可恢复。运行管理元数据管理元数据分类元数据可分为以下几种类型：含数据集、数据项等口径等；ETL规据归档文件、数据备份等。元数据管理内容元数据管理内容包含但不限于：9DB32/T4608.4—2026的质量；元数据变更流程一般包括申请、审核、维护和发布四个阶段；质量管理数据质量管理贯穿数据全周期各个环节，参考GB/T36344，常见数据质量评价维度有数据及时性、完整性、有效性、准确性、唯一性、一致性等方面，具体如下：及时性：也称时效性，指数据从产生到可查看或可使用的时间间隔，数据及时性应满足业务需要；某个数据项字段信息的记载缺失；符合数据定义和业务定义的程度；实体有一个键值且该键值只指向该实体；运行监测数据业务运行监测数据业务运行监测侧重于数据全流程状态的跟踪，关注业务成效、数据质量、资源利用、合规性、连续性、可用性、安全性等要素，主要内容如下。某一数据生存周期运行情况监测：构建数据血缘关系，跟踪数据从采集到开发利用的全流程运行情况。例如，数据A数据治理某一环节全量数据运行情况监测：根据数据治理环节划分，了解某一环节上全量数据运行情况。例如监测数据采集情况，某一统计周期内数据汇聚总量。信息系统运行监测信息系统运行监测侧重于工具平台本身运行状态监控，以便及时了解各工具平台是否正常运行，关注于某一个工作环节，主要内容如下：调度任务执行状态：数据治理任务是否正常执行，完成既定任务；资源消耗量：信息系统所使用的主机CPU接口调用量：调用信息系统服务接口的次数。评价改进参考GB/T44109GB/T34960.3F。定期开展数据治理评价，宜每年不少于1次。可采用差异分析方式对制定的数据治理目标与实际执行取得的治理合理的数据治理改进方案，执行数据治理相关改进活动。10DB32/T4608.4—2026风险防控人员管理数据操作员：具体执行数据治理各个环节操作的人员；数据权限管理员：为数据操作人员分配操作权限的管理员，根据数据操作人员岗位角色，分配与之匹配的数据操作权限，包括数据操作范围、数据操作动作间等；据操作合规性检查。对数据治理工作参与人员开展风险防控的宣贯培训，相关人员宜签署保密协议或者保密承诺。建立人员调整管理机制应建立针对人员操作数据的日志记录业务管理业务管理应符合下列要求：建立数据使用申请授权机制数据使用者对数据资源开发利用；时长要符合相关管理要求；保存数据使用者相关记录技术管理鉴权校验数据生存周期的所有操作或口令IPMAC地址、访问时间等方面。数据加密数据传输、存储等活动，宜按照GB/T38625等采用数据加密处理，常见加密方法包括哈希、对称加密、非对称加密等。数据脱敏态数据脱敏和动态数据脱敏。11DB32/T4608.4—2026数据溯源数据溯源类型可分为数据衍生关系溯源、数据流转路径溯源，溯源信息记录基本构件包括：据集等；IP地址等；组织名称或个人姓名、IP等信息。数据审计数据审计定期检查数据操作账号赋权、数据操作行为等合规性，审计检查内容包含不限于：操作行为与岗位角色符合程度；操作行为与业务需求符合程度；操作行为对信息系统、数据库等影响程度。其他管理要求数据风险防控方面的其他工作按照国家和江苏省相关法律法规、规章制度、标准规范等要求执行。12DB32/T4608.4—2026附 录 A资料性）数据治理目标和内容示例数据治理目标和内容示例见表A.1。表A.1 数据治理目标和内容示例数据治理现状治理内容目标：构建整体数据治理体系目标：应对专题业务需求目标：解决具体数据问题组织内缺少专门的数据治理组建组织架构，健全完组建临时团队，分析业务逻辑组建临时团队；根据业务流程内部机构，业务分散、数据分善制度规范，整理分析和流程，设计数据模型和数据和规则、数据流程和规则，分散，数据管理制度规范不完业务和数据关系，构建流程，实施数据治理；制定常析定位具体数据问题所在环善，没有构建数据架构和建设数据架构，实施数据治态化运行管理机制；根据业务节，反向溯源问题根源，制定数据管理系统或平台理，构建数据风险防控和数据情况设定具体风险防解决方案，实施数据治理动建数据风险防控体系体系控内容作；制定常态化运行管理机制组织内已组建专门的数据治分析业务逻辑和流程，设计数据模型和数据流程，实施数据治理；根据业务和数据情况设定具体风险防控内容根据业务流程和规则、数据流理机构，初步形成一系列数据在现有基础上，进一步程和规则，分析定位具体数据制度规范，已建设形成数据资强化业务导向，支撑多问题所在环节，反向溯源问题源体系，具备一定的数据风险种业务场景数据需求根源，制定解决方案，实施数防控能力据治理动作组织内已组建专门的数据治根据业务流程和规则、数据流程和规则，分析定位具体数据问题所在环节，反向溯源问题根源，制定解决方案，实施数据治理动作理机构，初步形成一系列数据分析业务逻辑和流程，设计数制度规范，已建设形成数据资已初步具备数据治理据模型和数据流程，实施数据源体系，具备一定的数据风险体系，持续迭代完善治理，根据业务和数据情况设防控能力。数据已赋能具体定具体风险防控内容业务正常运行13DB32/T4608.4—2026附 录 B资料性）数据模型命名与编码示例数据模型命名数据模型命名总体要求如下：使用中文命名可包含国际通用的外文单词或缩略语，表达清楚来源、业务含义等关键信息，见文知意，如：江苏省自然人基本信息、扬州市新生儿信息、省人社厅社保缴纳人员信息等；非必要不使用外文字母国际通用的外文单词或缩略语除外模型名应唯一；命名不应包含特殊字符例如 $等。数据库命名数据库命名总体要求如下：数据库名应唯一；采用首字母命名出现重复时命名不应包含特殊字符例如 $等。数据库命名示例见表B.1。表B.1 数据库命名示例序号数据分层分域名称数据库命名1前置库qzk2原始数据层（贴源层）ods3数据明细层（标准层）dwd或std4数据中间层dwm5数据服务层综合人口信息资源库dws.zhrkk6综合法人信息资源库dws.zhfrk7社会信用信息资源库dws.shxyk8电子证照信息资源库dws.dzzzk9自然资源和空间地理信息资源库dws.kjdlk10专题库/主题库dws.zatk/dws.zutk11数据集市层专题库/主题库dm.zatk/dm.zutk12公共数据共享域dm.zwgxk13公共数据开放域dm.zwkfk14DB32/T4608.4—2026表B.1 数据库命名示例（续）序号数据分层分域名称数据库命名14数据集市层公共数据授权管理域dm.zwsqk15数据应用层ads数据表命名数据表命名总体要求如下：数据服务层例如五大基础库之前的数据库表命名中应包含源表的表名，以表征数据血缘联系，保持数据的溯源能力；宜采用名词进行命名；命名不应包含特殊字符例如 $等。数据表名的构成示例见图B.1。=Ufi8@yyUƒ@fl$UflBDS0y0=Ufi8@yyUƒ@fl$UflBDS0y04§. ¾.3¾F*[#=]4Ufi8@y[@fl?fl8§=]5%fl"A

ffff

–ff

–ffffff–ffy¾4Ufi8@yy¾4Ufi8@yy4Ufi8@y=14U2ƒfi8@yƒ@USƒfi8@y4§.¾.ƒ@USƒfi8@y4§.¾.3¾F*[,1@«fiMFKM]UA54F*“IMXTK“-§F*[§]ÇM1$M§F*[ÇM1$MM数据模型编码数据模型编码总体要求如下：a）编码应使用阿拉伯数字，编码唯一；15DB32/T4608.4—2026b）编码应体现数据模型创建单位信息、业务属性、创建时间等关键信息。数据模型编码示例见图B.2。4ƒM§-U&4ƒM§-U& fi$*fiM§{fl§

ffffffff

ffff$ƒ18ƒ4—.½*-$ƒ18ƒ4—.½*-2ƒfl-8ƒ0U®::::..%%U图B.2 数据模型编码规则16DB32/T4608.4—2026附 录 C资料性）数据质量检查规则示例数据质量检查规则示例见表C.1。表C.1 数据质量检查规则示例规则名称规则项目规则说明及时性（时效性）业务维度上数据更新时效性对照业务对数据时效性的需求检查数据更新情况。如：某审批业务办理后，间隔多长时间给出审批结果，对应时间范围内，相关数据应与审批结果同步产生技术维度上数据更新时效性对照设定的数据更新频率检查数据更新情况。如：两个系统间约定数据更新频率为每日，则数据接收方根据此时间检查数据发送方是否按照约定时间传输数据完整性数据项完整性数据项是否符合业务要求完整等内容，确保关键数据无缺失且符合业务逻辑。如：某项业务约定所需数据字数据项109数据记录完整性数据规模是否符合实际业务体量。如：江苏户籍人口8000余万，对应的户籍数据体量不应少于上述数据量有效性（规范性）数据格式规范性18位的阿拉伯数字或者字母X，且编码应符合国家标准要求数据值域规范性数据是否在有效的值域范围内015范围内元数据规范性规则填写业务逻辑规范性数据是否存在业务逻辑或常识性错误。如：幼儿园入学年龄一般在6岁之前准确性数据反映其描述的客观实体特征的准确性数据是否真实、准确地记录客观世界信息，无虚假数据及信息。如：某群众，实际上已结婚，但是某数据显示其为未婚，则数据不准确唯一性数据标识符唯一性数据的主键规则、主数据、辅助数据等是否满足数据唯一不重复的要求。如：一个人只能有唯一的身份证号码一致性同一数据在不同数据处理阶段的一致性致，不应存在差异或矛盾。如：张三为18岁，但是在数据经一系列处理后，数据应用时显示其年龄为28岁，则不满足数据一致性规则要求同一数据在不同业务、系统内的一致性同一个数据在不同系统、不同库中的描述和相关属性应一致，不应存在差异或矛盾。如：同一工号对应的不同系统中的员工姓名应一致17DB32/T4608.4—2026数据修正方法示例见表D.1。

附 录 D资料性）数据修正方法示例表D.1 数据修正方法示例问题数据方法名称方法说明字段、记录、数值等缺失数据删除处理如某条记录的一个或多个关键字段空缺，可将该记录删除人工校验填充如某缺失字段重要性高，可通过人工校验获取数据进行填充统计填充如某缺失字段为数值型，可使用该字段中非空缺值的平均值、众数等进行填充条件填充如某缺失字段为年龄，可通过身份证号推导数据进行填充逻辑、格式、值域等错误数据删除处理如自然人身份证件号码“320******1420，无法识别到具体人员时可删除记录字符替换处理“&“和”字典匹配处理如行政区划名称“江苏“江苏省”字段、记录等重复数据字段排重如某质量要求高的字段重复，可依据数据质量检查结果，保留数据质量问题最少的字段依关键字段的记录排重如某关键字段重复，可按日期型或日期时间型字段保留离当前日期最近的记录依重复度的记录排重如某字段不完全重复，可设置对比字段的值，保留一条和对比字段的值完全一致的记录字段、记录等冲突数据字段推导方法如身份证件号码、年龄及性别字段具有强约束关系，以身份证件号码作为标准字段，与年龄或性别字段冲突时，通过身份证件号码推导出正确的值并修改错误值权威来源方法“身份证件号码以公安部门提供的数据为准新鲜度方法如一个人的“学位“硕士“博士“博士为其学位信息18DB32/T4608.4—2026数据转换规则示例见表E.1。

附 录 E资料性）数据转换规则示例表E.1 数据转换规则示例规则类型规则名称规则说明格式转换日期型统一格式转换将各类日期型数据统一转换为符合GB/T7408.1的日期型数据，如YYYYM⁃MDD格式时间型统一格式转换将各类时间型数据统一转换为符合GB/T7408.1的时间型数据，如hhmmss格式日期时间型统一格式转换将各类日期时间型数据统一转换为符合GB/T7408.1的格式，如YYYYM⁃MDDhhmmss代码转换性别数据统一代码转换按照GB/T2261.1“性别代码进行统一转换民族数据统一代码转换按照GB/T3304“民族数字代码进行统一转换婚姻状况数据统一代码转换按照GB/T2261.2“婚姻状况代码进行统一转换机构性质数据统一代码转换按照GB/T36104“登记业务类型进行统一转换19DB32/T4608.4—2026附 录 F资料性）数据治理评价指标示例数据治理评价指标如表F.1所示。表F.1 数据治理评价指标示例指标类型指标名称指标说明组织架构治理组织架构完备性设置数据治理部门、机构情况，以及职责分工情况岗位设置完备性设置具体人员岗位情况及各职责分工情况数据治理过程管控归集数据量采集传输的数据总量数据及时率及时更新的数据占总量的比率数据完整率规模、内容完整的数据占总量的比率数据质量合格率质量符合要求的数据量占总量的比率异议数据处理率及时处理的异议数据占总量的比率元数据规范率元数据编制规范程度例如数据目录规范程度，规范编制元数据的数据类数占总量的比率数据应用服务成效共享数据量提供共享的数据总量共享满足率满足共享需求的次数占总申请次数的比率开放数据量提供开放的数据总量开放满足率满足开放需求的次数占总申请次数的比率授权运营数据量授权运营的数据总量授权运营满足率满足授权运营的次数占总申请次数的比率服务接口量提供的服务接口总量服务接口调用量服务接口被调用次数业务成效对服务对象的正向改变情况，如提高办事效率、提高服务质量、促进经营开展等，应记录与业务相关的用户调研反馈、新闻报道等信息数据