《ISO 55013-2024 资产管理-数据资产管理指南》专业深度解读与实施应用指导之8-1：“8治理”（雷泽佳编制-2026A0）

《ISO55013-2024资产管理-数据资产管理指南》专业深度解读与实施应用指导之8-1：“8治理”（雷泽佳编制-2026A0）《ISO55013-2024资产管理-数据资产管理指南》专业深度解读与实施应用指导之8-1：“8治理”（雷泽佳编制-2026A0）ISO55013-2024资产管理-数据资产管理指南 ISO55013-2024资产管理-数据资产管理指南8治理对资产数据和数据资产的良好治理有助于实现组织目标，并对不断变化的情况做出回应。治理确保对数据资产和资产数据相关活动进行适当的监督。资产数据和数据资产的治理可以从资产管理和/或数据治理的角度来考虑。管理数据和数据资产的组织有效地制定和实施与其环境和管理目标相关的方法。治理方法通常遵循评估、指导、监督（EDM）模式，具体如下：a)评估：治理职能部门评估数据资产管理策略的实施和评估建议和计划，以实现组织的资产管理目标。b)指导：治理职能部门为数据治理制定数据战略和方针，并为建立治理结构分配职责和责任；c)监视：治理机构根据既定方向监视资产数据和数据资产管理活动的绩效和合规性；注：ISO/IEC38505-1和ISO/IECTR38505-2规定了数据治理的方法。【第1部分：“8治理”条文理解（解读）指导】“8治理”条文核心术语、定义及核心涵义解读：术语定义定义的核心涵义解读治理（数据资产/资产数据治理）对数据资产和资产数据相关活动行使权力、控制和管理的系统化活动集合，通过评估（E）、指导（D）、监视（M）的EDM闭环模式，确保相关活动符合资产管理目标和组织整体目标，并对内外部环境变化做出及时、有效的回应。治理从资产管理和/或数据治理的角度统筹考虑，遵循透明度、问责性、一致性、合规性等核心原则。治理本质：是组织层面的顶层管控活动，而非单纯的技术管理或日常运营活动，核心是建立权责清晰、运行有效的管控体系，对数据资产和资产数据相关活动实施适当的监督；治理对象：同时覆盖资产数据（支撑资产管理的原始数据，即在资产全生命周期中产生和使用的各类数据）和数据资产（已通过治理、加工等环节转化为资产形态的数据）两类对象，二者在治理框架下统筹管理；治理目标：保障数据资产价值实现、有效管控数据相关风险、确保数据全生命周期活动的合规运营，最终支撑组织资产管理目标和组织整体目标的达成；治理模式：遵循国际通用的EDM（评估—指导—监视）闭环治理框架，形成计划—执行—检查—改进（PDCA）的持续改进治理机制；治理原则：遵循透明度（数据和数据活动对利益相关方可查证）、问责性（数据角色的职责和权限明确界定）、一致性（数据活动与组织政策和目标保持一致）、合规性（数据活动符合内外部要求和义务）等核心治理原则。资产数据在资产全生命周期（包括但不限于资产的规划、设计、采购、建设、安装、运行、维护、更新、处置等阶段）中产生的，用于支持资产管理决策、执行、监视和持续改进的各类数据的统称。资产数据是列出和描述资产的数据。数据来源：产生于资产管理全流程，涵盖资产的属性数据（如资产标识、规格型号、技术参数等）、状态数据（如运行状态、健康状况、位置信息等）、事件数据（如维护记录、故障记录、变更记录等）、财务数据（如采购成本、折旧信息、运维费用等）及环境数据（如运行工况、周边条件等）；核心属性：是数据资产的重要原始来源和基础原料，未经系统化治理的资产数据不具备资产属性，需经过数据质量管理、标准化、分类分级等治理环节后方可转化为数据资产；核心作用：为资产管理活动提供必要的数据支撑，是实现资产精细化管理和智能化运维的基础，其质量直接影响资产管理决策的准确性和有效性；格式多样性：资产数据可以有多种格式，如结构化数据、成文信息、传感器数据等，需要采用差异化的管理方法。数据资产由组织合法拥有或控制的，经过系统化治理和管理，能够为组织带来未来经济利益或社会效益的，以物理或电子方式记录的数据资源或数据产品。数据资产的确认需满足“企业拥有或控制、能够带来未来经济利益、成本可计量”三个核心条件。核心特征：具备合法权属（组织对数据享有合法的所有权或控制权）、可计量性（数据资源的获取、开发、维护等成本能够可靠计量）和价值性（能够为组织带来可预期的经济利益或社会效益）三大核心属性，缺一不可；价值形态：既包括通过内部使用产生的间接价值（如支持决策优化带来的降本增效、业务流程改进、风险管控能力提升等），也包括通过外部流通、交易、授权等方式产生的直接经济价值；形成过程：由资产数据等原始数据经过数据识别、数据治理（包括质量提升、标准化、分类分级、安全保障等）、数据加工、数据产品化等系统化环节转化而来，是数据价值的高级形态；会计处理：符合条件的数据资源可依据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号）确认为无形资产或存货，在资产负债表中体现其资产价值。组织目标组织在一定时期内，通过资源配置和活动开展所要达成的预期成果和状态。数据资产管理的最终目的是支持组织实现其资产管理目标，进而实现组织整体目标。治理导向：数据资产治理的所有活动必须以组织整体目标和资产管理目标为根本导向，不能脱离业务实际和资产管理需求独立存在，治理活动须与组织战略保持对齐；动态适配：治理体系需随组织目标、内外部环境及相关方需求和期望的变化而动态调整，确保治理活动始终服务于组织核心战略和价值创造；成效衡量：数据资产治理的最终成效需通过对组织目标（含资产管理目标）的贡献度和价值实现程度来衡量，建立可量化的绩效评价机制；战略承接：数据资产治理应将组织目标逐层分解为数据战略目标、数据资产管理目标和具体行动计划，确保治理活动与组织战略之间形成清晰的因果关系链。监督治理机构对数据资产和资产数据相关活动的过程、结果和合规性进行持续跟踪、检查和验证的系统性活动，是确保治理目标实现的重要保障手段。监督主体：由治理机构（如数据治理委员会）或专门的监督职能部门承担，应具有独立性和权威性，能够客观、公正地开展监督工作；监督范围：覆盖数据资产全生命周期的所有关键活动，包括数据的采集/生成、加工/处理、存储、传输/共享、使用、归档、销毁等各环节的合规性和绩效表现；监督目的：及时发现治理活动中的偏差、风险和不合规行为，提出纠正和预防措施，确保治理目标的实现和治理体系的有效运行；监督方式：可采用日常监控、定期审计、专项检查、绩效评估等多种方式相结合，形成常态化监督机制；监督依据：以既定的数据战略、治理方针、管理制度和绩效指标为监督基准，确保监督活动的客观性和一致性。评估（EDM模式）治理职能部门对数据资产管理策略和计划的实施情况、成效达成程度、存在问题及改进机会进行系统性分析、评价和诊断，并提出改进建议和优化计划的过程。评估是EDM治理循环的起点和反馈环节。评估时机：包括定期评估（如年度治理评估、季度绩效评估等）和专项评估（如重大战略变更后、重大风险事件发生后、新法规或标准发布后、重大技术变革时等）；评估内容：重点评估数据资产管理策略与组织目标和资产管理目标的一致性、治理体系架构的合理性和有效性、数据战略和方针的执行情况、绩效目标的达成程度、风险管控能力的充分性、合规性状况、相关方满意程度以及资源投入的有效性等；评估输出：形成正式的评估报告，识别治理差距和改进机会，为后续的指导（调整战略和方针）和监视（优化监视指标和方法）提供决策依据和输入信息；方法工具：可采用成熟度评估、差距分析、标杆对比、内部审计、管理评审等方法开展系统性评估。指导（EDM模式）治理职能部门为数据治理和数据资产管理制定战略和方针，明确治理方向和原则，并为建立、实施和维护治理结构分配职责、权限和资源的活动。指导是EDM治理循环的核心驱动环节。核心内容：包括制定和发布数据战略（明确数据在组织中的价值定位和发展方向）、制定和批准数据治理方针（明确治理的基本原则和总体要求）、设计治理架构（明确决策层、管理层和执行层的设置）、明确权责划分（建立清晰的问责矩阵和授权体系）、审批重大事项（如重大数据项目立项、数据资产投资决策等）、确定资源保障（预算、人员、技术等）；战略引领：通过数据战略将组织的资产管理目标转化为数据资产管理的具体目标、行动方向和实施路径，确保数据活动与组织战略对齐；权责分配：建立清晰的治理责任体系和问责机制，明确治理机构、治理职能部门、数据所有者、数据管理者、数据使用者等各角色的职责和权限，确保“谁主管、谁负责，谁使用、谁负责，谁拥有、谁担责”；方针制定：方针应由最高治理机构正式批准和发布，明确组织对数据资产治理的宗旨、价值导向和基本要求，作为组织开展数据资产治理活动的最高准则。监视（EDM模式）治理机构根据既定的战略、方针和绩效目标，持续跟踪、测量和评价数据资产和资产数据管理活动的绩效表现与合规性状况的过程。监视是EDM治理循环的持续反馈环节。监视维度：同时关注绩效维度（数据资产管理目标的达成程度、关键绩效指标的完成情况、价值实现情况等）和合规性维度（法律法规、行业监管要求、国际标准及组织内部制度的符合性）；监视方式：通过建立和完善绩效指标体系（包括领先指标和滞后指标）、开展日常监控和预警、实施定期审计和检查、建立数据资产管理台账和报告机制等方式实现；结果应用：监视结果需及时、准确地反馈给治理机构和管理层，用于识别偏差和风险，调整治理策略、优化管理措施和改进绩效表现，形成持续改进的良性循环；指标体系：应建立涵盖数据质量、数据安全、数据合规、数据价值、数据效率等多维度的可量化绩效指标体系，如数据质量达标率、数据共享利用率、数据安全事件发生率、数据资产价值贡献度等。治理职能部门受治理机构委托，具体承担数据资产治理的评估、指导、监视等日常管理工作的专门部门或团队。治理职能部门是治理机构与执行层之间的桥梁和纽带。角色定位：是治理机构（决策层）与执行层（业务部门和技术部门）之间的关键枢纽，负责将治理决策转化为具体的管理要求和执行标准，协调跨部门治理活动的有效开展；核心职责：包括组织制定和完善数据治理制度和流程、协调跨部门数据治理活动和数据资产管理项目、组织开展治理绩效评估和成熟度评价、监督各项治理措施在业务一线的落实和执行情况、组织数据治理培训和意识提升活动、编制数据资产治理工作报告等；能力要求：需具备数据管理（数据架构、数据质量、数据安全等）、资产管理（资产管理原理和ISO55001要求）、法律合规（数据相关法律法规）、风险管理等多方面的综合专业能力；组织设置：可设立数据治理办公室或数据资产管理办公室等常设机构，也可指定现有部门（如信息管理部门、资产管理部门）承担相应职能，但须确保其独立性和权威性。数据资产管理策略组织为实现数据资产管理目标而制定的总体行动方案和指导原则，是数据战略在数据资产管理领域的具体体现。策略明确数据资产管理的范围、目标、方法、资源和优先次序。战略承接：是数据战略在数据资产管理领域的具体化，须与组织的资产管理策略、IT策略和业务策略保持一致和协同，形成从组织战略到数据战略再到数据资产管理策略的逐层分解关系；核心内容：包括数据资产分类分级策略（明确不同类别和级别的数据资产的差异化管控要求）、数据质量管控策略（明确质量目标、测量标准、改进机制和责任分配）、数据安全保护策略（明确安全等级保护要求、访问控制策略、数据生命周期安全管理要求等）、数据价值实现策略（明确数据价值识别、评估和实现的路径和方法）、数据生命周期管理策略（明确数据从产生到销毁各阶段的管理要求）等；动态调整：需根据组织内外部环境的变化、评估结果的反馈以及相关方需求和期望的演变进行定期评审、修订和优化，保持策略的适应性和有效性；资源保障：应明确数据资产管理所需的组织资源、人力资源、技术资源和财务资源的配置原则和保障机制。资产管理目标组织在资产管理领域所要达成的预期成果，通常包括提高资产使用效率和效益、降低资产全生命周期成本、延长资产有效使用寿命、保障资产安全和可靠运行、提升资产价值贡献等。资产管理目标是数据资产治理的核心锚点和出发点。治理锚点：是数据资产治理的出发点和落脚点，所有数据治理活动都应围绕支持和促进资产管理目标的实现展开，不能脱离资产管理需求独立进行；关联关系：数据资产治理通过提升资产数据质量、优化资产数据应用场景、挖掘和实现数据资产价值、支撑资产管理决策的准确性和及时性等途径，间接但有效地支撑资产管理目标的实现；考核依据：数据资产治理的绩效评价应与资产管理目标的达成情况和价值贡献度挂钩，建立数据治理成效与资产管理成效之间的关联评价机制；协同一致：资产管理目标的设定应充分考虑数据资产管理的要求，数据资产管理目标的设定应服务于资产管理目标，二者保持双向对齐和协同。数据战略组织开展数据工作的愿景和高阶行动纲领，明确数据在组织发展中的战略地位、价值定位、发展目标和总体实施路径。数据战略是组织整体战略的重要组成部分。顶层设计：是组织整体战略的重要组成部分，为数据资产治理和数据管理活动提供顶层指导和战略牵引，确保数据工作与组织发展方向保持一致；核心要素：包括数据愿景（组织对数据价值的长远期望）、数据价值定位（明确数据在组织核心竞争力中的作用）、数据战略目标（可量化、可考核的战略性目标）、数据组织架构（数据治理和管理的组织体系）、数据技术体系（支撑数据战略实现的技术架构和工具平台）、数据安全保障（保障数据安全的战略要求）和数据文化建设（提升全员数据素养和数据驱动意识）等；协同要求：需与组织的业务战略、IT战略、资产管理战略和安全战略深度融合、相互支撑，形成一体化的战略体系，避免战略孤岛和资源浪费；实施路径：应明确数据战略的实施路线图、阶段性里程碑、关键举措和资源需求，确保战略的可执行性和可落地性。方针由治理机构正式批准和发布的，关于数据资产治理和数据资产管理的宗旨、原则、方向和总体要求的纲领性声明。方针是组织开展数据资产治理活动的最高准则和行动指南。权威性：由最高治理机构（如董事会、数据治理委员会或最高管理层）正式批准和发布，是组织内部开展数据资产治理活动具有约束力的最高层级文件；指导性：明确数据资产治理的基本原则（如价值导向、风险可控、合规底线等）、价值导向（如数据驱动决策、数据赋能业务等）、基本要求（如数据质量要求、数据安全要求、数据合规要求等）和组织承诺；公开性：需在组织内部进行全面宣贯和沟通，确保所有相关人员（包括各级管理者、数据所有者、数据管理者和数据使用者）充分理解、认同并自觉遵守方针要求；评审更新：方针应定期进行管理评审，根据组织战略变化、内外部环境演变和治理绩效评估结果进行必要的修订和更新，保持方针的时效性和适用性。治理结构组织为实施数据资产治理和数据资产管理而建立的组织架构、层级划分、权责分配和运行机制的总称。治理结构是治理体系有效运行的制度保障。层级划分：通常包括决策层（数据治理委员会或资产管理委员会，负责战略决策和重大事项审批）、管理层（数据治理办公室或数据资产管理办公室，负责日常协调和管理）、执行层（业务部门、技术部门和数据所有者/数据管理者，负责具体执行）三个层级，形成完整的治理链条；核心要素：明确各层级的主体构成、职责范围、权限边界、汇报关系和决策流程，建立清晰的数据问责矩阵（RACI模型），确保每项数据资产和每类数据活动均有明确的负责主体；运行机制：建立跨部门协调机制（确保数据资产管理活动在组织各层面有效协同）、沟通机制（确保治理信息在决策层、管理层和执行层之间顺畅传递）、考核机制（将数据资产管理责任纳入相关岗位的绩效考核体系）和冲突解决机制；关键角色：应明确设立数据所有者（对特定数据资产负有总体责任的管理者）、数据管理者（负责数据资产的日常管理和维护）、数据使用者（在授权范围内使用数据资产的人员）等关键角色，并清晰界定各角色的职责和问责要求。绩效数据资产治理和数据资产管理活动所取得的成果和成效，是衡量治理目标达成程度和价值实现程度的重要度量指标。绩效管理是治理体系持续改进的重要驱动力。评价维度：包括合规性绩效（数据活动符合法律法规和内外部要求的程度）、管理效率绩效（数据管理活动的效率提升和成本优化情况）、价值创造绩效（数据资产为组织创造的经济效益和社会效益）、质量绩效（数据质量水平的提升情况）和安全绩效（数据安全风险管控的效果）等多个维度；指标体系：需建立可量化、可测量、可考核的绩效指标体系，包括过程性指标（如数据质量达标率、数据标准符合率、数据治理任务完成率等）和结果性指标（如数据共享利用率、数据资产价值贡献额、数据驱动决策的覆盖率、数据安全事件数量等）；持续改进：通过定期开展绩效评估和差距分析，系统识别治理体系和管理活动的短板与不足，制定和实施改进措施，推动治理体系的持续优化和管理能力的持续提升；绩效报告：应建立定期的绩效报告机制，向治理机构和管理层报告绩效达成情况，作为战略决策和资源分配的重要依据。合规性数据资产和资产数据相关活动符合适用的法律法规、行业监管要求、国际标准、国家标准及组织内部管理制度和方针的程度。合规性是数据资产治理的核心底线和基本要求。合规范围：覆盖数据全生命周期所有环节，包括数据采集/生成的合法合规性、数据存储的安全合规性、数据处理和使用的授权合规性、数据传输和共享的跨境合规性、数据交易和流通的合法性、数据销毁的规范性等；合规要求：包括强制性要求（如《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国网络安全法》等法律法规的强制性规定）和自愿性要求（如ISO国际标准、行业标准、行业最佳实践、相关方合同约定等）；风险管控：不合规行为可能导致法律责任（行政处罚、民事赔偿、刑事责任）、重大经济损失（罚款、赔偿、业务中断损失等）、声誉损害（品牌信誉下降、客户信任丧失等）和业务准入受限等严重后果，因此合规性是数据资产治理的核心底线和不可逾越的红线；合规管理：应建立常态化合规管理机制，包括定期合规风险评估、合规性检查和审计、合规培训和教育、违规事件报告和处置流程、合规绩效监测等，确保数据活动始终处于合规状态；关键合规领域：应重点关注数据安全保护、个人信息保护、数据跨境传输、数据交易合规、数据知识产权保护、数据确权和授权管理等核心合规领域。“8治理”条文核心目的和意图说明：（1）“8治理”总体核心目的和意图概述：本条款是ISO55013:2024《资产管理—数据资产管理指南》和T/CMSS0025—2026《资产管理数据资产管理体系要求》中关于数据资产管理顶层治理的核心规定。其总体目的是：建立覆盖资产数据和数据资产全生命周期相关活动的系统化、规范化监督机制，确保数据资产管理活动与组织整体战略、资产管理目标保持高度一致，提升组织对动态变化的内外部环境的快速响应能力，最终支撑组织整体目标的有效实现。本条款明确了数据资产治理可从资产管理和数据治理双视角切入，并确立了国际通用的“评估-指导-监视（EDM）”治理运行模式，同时引用ISO/IEC38505-1:2017和ISO/IECTR38505-2:2018作为数据治理方法的权威依据，为各类组织构建科学、合规、有效的数据资产治理体系提供了顶层框架和基本遵循。（2）“8治理”子条款核心目的和意图说明：“8治理”子条款主题事项“8治理”子条款核心目的与意图说明资产数据与数据资产治理的价值与双视角定位1)明确治理是实现组织目标、提升组织动态环境响应能力的核心支撑手段；

2)确立治理的核心职能是对资产数据和数据资产全生命周期相关活动实施适当、有效的监督；

3)界定治理的双重实施视角（资产管理视角+数据治理视角），为组织结合自身管理基础选择合适的治理切入点提供灵活性和指导性；

4)明确治理活动应确保资产数据的完整、准确、一致与可用，同时保障数据资产的合规使用、安全保护和价值实现，以支撑资产全生命周期管理的有序运行和持续优化；

5)强调治理活动应由组织的治理主体（如董事会或最高管理层）主导，并明确治理主体的职责、权限和监督机制，以保障治理的权威性和有效性。治理方法的组织环境适配性要求1)强调治理方法的定制化原则，要求组织不能照搬通用治理模板，必须基于自身内外部环境特征、整体管理目标及资产管理目标，制定并有效实施具有针对性和可操作性的治理方法，确保治理活动能够真正解决组织的实际问题；

2)明确治理方法应覆盖数据战略、数据治理方针、治理组织架构与职责分配、决策与授权机制、沟通与报告机制以及治理绩效评价与持续改进机制等核心要素，形成闭环管理体系。EDM治理模式之评估职能1)明确治理职能部门的评估与评审职责，通过对数据资产管理策略实施情况的定期评估，以及对拟实施的、用于实现资产管理目标的建议和计划的严格评审，确保数据资产管理活动始终围绕组织核心资产管理目标展开，及时识别潜在风险和偏差；

2)评估内容应包括但不限于：数据资产管理体系运行的有效性与成熟度、数据质量水平与改进趋势、数据安全与合规状态、数据资产价值的实现程度以及治理活动与组织战略目标的一致性；评估结果应作为治理决策、资源配置和管理改进的重要依据。EDM治理模式之指导职能1)明确治理职能部门的顶层设计与方向指引职责，通过制定统一的数据战略和方针、建立清晰的治理结构、分配明确的职责和权限，为数据资产管理活动提供统一的规则和方向，保障治理体系的系统性、权威性和一致性；

2)指导活动应覆盖以下关键方面：批准数据战略和方针、确定数据资产管理的优先领域和资源分配、建立并维护治理组织架构和决策授权体系、明确各层级在数据资产管理中的角色与职责，以及推动数据治理文化和能力建设。EDM治理模式之监视职能1)明确治理机构的持续监视与验证职责，通过对资产数据和数据资产管理活动的绩效表现和合规性进行持续、系统的监视，验证治理方向和策略的执行效果，及时识别、纠正不符合项，确保治理目标的持续达成；

2)监视活动应涵盖：设定可量化的治理绩效指标并定期评审、跟踪数据资产管理策略和方针的执行进度、监测数据质量、数据安全和合规性风险的变化趋势、定期开展数据资产管理体系内部审核和管理评审，以及向治理主体定期报告监视结果和改进建议。数据治理方法的权威引用依据1)为组织构建数据治理体系提供国际公认的权威标准依据，指导组织参照ISO/IEC38505-1:2017《信息技术—IT治理—数据治理—第1部分：ISO/IEC38500在数据治理中的应用》和ISO/IECTR38505-2:2018《信息技术—IT治理—数据治理—第2部分：ISO/IEC38505-1对数据管理的影响》建立科学、规范的数据治理方法，提升治理体系的合规性和国际认可度；

2)其中，ISO/IEC38505-1:2017明确了数据治理的意义、治理主体的职责、数据治理的监督机制，并提出了数据治理框架（包括目标、原则和模型），以帮助治理主体评估、指导和监督数据利用的过程；ISO/IECTR38505-2:2018为组织的治理机构成员及其高级管理人员提供关于ISO/IEC38505-1对数据管理影响的指导，涵盖治理机构评估和指导数据驱动业务战略及政策所需的信息识别，以及可用于监视数据及其使用绩效的测量系统的能力和潜力识别。“8治理”条款理解与解读（释义）：“8治理”子条款主题事项“8治理”子条款涵义理解（解读或释义）对资产数据和数据资产的良好治理有助于实现组织目标，并对不断变化的情况做出回应。数据资产治理的总体价值与核心作用1)目标支撑性：数据资产治理是组织实现其整体目标的重要支撑手段，通过规范数据资产相关活动，确保数据资产能够有效服务于组织的战略、运营和管理目标；

2)环境适应性：良好的治理机制能够使组织快速响应内外部环境的变化，包括技术变革、监管要求更新、市场需求转变等，及时调整数据资产管理策略和方法；

3)价值保障性：治理通过建立有效的监督和控制机制，保障数据资产的安全、合规和有效利用，从而实现数据资产的价值最大化；

4)体系驱动性：数据资产治理是构建和完善数据资产管理体系的核心驱动力，通过建立统一的治理框架和运行机制，推动组织数据资产管理从碎片化、被动式管理向体系化、主动式管理转变。治理确保对数据资产和资产数据相关活动进行适当的监督。数据资产治理的核心职能1)监督本质：治理的核心职能是对数据资产和资产数据相关的所有活动进行适当的监督，确保这些活动符合组织的政策、标准和法律法规要求；

2)全流程覆盖：监督应覆盖数据资产和资产数据的全生命周期，包括数据的定义、收集、存储、使用、分析、分发和处置等各个环节；

3)责任落实：通过监督机制，明确各相关方在数据资产管理活动中的责任，确保责任落实到人；

4)监督方式：治理职能通过定期的审计、审查、监控和报告等方式，对数据资产相关活动进行系统性的监督与评价，确保治理体系的有效运行和持续改进。资产数据和数据资产的治理可以从资产管理和/或数据治理的角度来考虑。数据资产治理的双重视角1)资产管理视角：将数据视为一种资产，应用ISO55000系列资产管理的通用原则和方法来管理数据资产，关注数据资产的价值创造、全生命周期管理、风险管理和绩效评估；

2)数据治理视角：从数据本身的特性出发，关注数据的质量、安全、合规、共享和利用，建立数据治理的组织架构、制度体系和流程机制；

3)视角融合：两种视角并非相互排斥，而是相互补充、有机融合的。组织应根据自身的实际情况，综合运用两种视角，建立适合自身的数据资产治理体系；

4)视角互补性：资产管理视角侧重于从资产价值和生命周期角度进行管控，强调数据资产的战略价值和经济效益；数据治理视角侧重于从数据管理和技术角度进行管控，强调数据的质量、安全和合规性；两种视角的结合能够为组织提供更为全面、立体的数据资产治理方法；

5)标准协调性：资产管理视角下，组织应将数据资产治理纳入组织整体的资产管理体系框架，确保数据资产治理与组织其他资产的管理保持协调一致，实现资产管理的整体优化。管理数据和数据资产的组织有效地制定和实施与其环境和管理目标相关的方法。数据资产治理方法的适应性原则1)环境相关性：数据资产治理方法必须与组织所处的内外部环境相适应，包括组织的规模、行业特点、业务模式、技术水平和监管环境等；

2)目标导向性：治理方法的制定和实施必须以实现组织的管理目标为导向，确保治理活动能够服务于组织的整体战略和业务需求；

3)有效性要求：治理方法必须是有效的，能够真正解决组织在数据资产管理中面临的问题，提升数据资产管理的水平和效果；

4)动态调整性：组织应建立对治理方法进行定期评审和动态调整的机制，以确保治理方法能够持续适应环境变化和管理目标的演进，保持治理活动的有效性和前瞻性。治理方法通常遵循评估、指导、监督（EDM）模式，具体如下：EDM治理模式的总体框架1)模式通用性：评估、指导、监督（EDM）模式是一种通用的治理方法，广泛应用于各个领域的治理实践，也适用于数据资产治理；

2)循环性：EDM模式是一个持续循环的过程，通过不断的评估、指导和监督，实现数据资产治理体系的持续改进和优化；

3)逻辑关系：评估是基础，为指导提供依据；指导是核心，明确治理的方向和要求；监督是保障，确保指导要求得到有效执行；

4)治理原则支撑：EDM模式的有效运行依赖于透明性、问责性、一致性、合规性等核心治理原则的支撑，这些原则贯穿于评估、指导、监督的全过程，确保治理活动的规范性、公正性和有效性；

5)PDCA协同：EDM模式应与组织资产管理体系中的策划-实施-检查-改进（PDCA）循环有机结合，EDM模式侧重于治理层面的决策与监督，PDCA循环侧重于管理层面的执行与改进，两者相辅相成，共同推动数据资产治理体系的持续完善。a)评估：治理职能部门评估数据资产管理策略的实施和评估建议和计划，以实现组织的资产管理目标。治理职能的评估活动1)评估主体：评估活动由组织的治理职能部门负责实施，该部门应具备相应的专业能力和独立性；

2)评估对象：评估的对象是数据资产管理策略的实施情况，以及相关的评估建议和计划；

3)评估目的：评估的根本目的是确保数据资产管理活动能够有效支持组织资产管理目标的实现；

4)评估内容：评估应包括数据资产管理策略的适宜性、充分性和有效性，以及实施过程中存在的问题和改进机会；

5)评估维度：评估活动应从数据资产的战略对齐度、价值实现度、风险可控度、资源匹配度和过程合规度等多个维度展开，全面衡量数据资产管理策略的实施效果；

6)评估输出：评估活动应形成明确的评估结论和改进建议，作为后续指导活动的重要输入，为治理机构优化数据战略和方针提供决策依据。b)指导：治理职能部门为数据治理制定数据战略和方针，并为建立治理结构分配职责和责任；治理职能的指导活动1)战略方针制定：治理职能部门负责制定组织的数据战略和数据治理方针，明确数据治理的愿景、目标、原则和方向；

2)治理结构建立：指导建立适合组织的数据治理结构，包括决策层、管理层和执行层的组织架构；

3)职责责任分配：明确各层级、各部门在数据治理中的职责和责任，确保数据治理工作有人负责、有人落实；

4)资源保障：为数据治理工作提供必要的资源支持，包括人力、财力、物力和技术资源等；

5)治理原则确立：指导活动应明确数据资产治理的核心原则，包括但不限于透明性（治理决策和过程应公开透明）、问责性（治理职责和责任应清晰明确）、一致性（治理活动应与组织战略和政策保持一致）和合规性（治理活动应符合法律法规和标准要求）；

6)分层治理结构：指导活动应建立分层分级的治理架构，通常包括数据治理委员会（决策层）、数据管理办公室（管理层）、数据所有者（责任层）和数据管理团队（执行层）四级治理结构，明确各层级在数据资产治理中的职责、权限和协作关系；

7)方针文件化：治理职能部门应将制定的数据战略、数据治理方针和治理结构安排形成文件化的制度文件，经最高管理者批准后正式发布实施，作为组织数据资产治理的纲领性文件。c)监视：治理机构根据既定方向监视资产数据和数据资产管理活动的绩效和合规性；治理机构的监视活动1)监视主体：监视活动由组织的治理机构负责实施，该机构对数据资产治理的最终效果负责；

2)监视依据：监视活动必须依据治理职能部门制定的既定方向和要求进行；

3)监视内容：监视的内容包括两个方面：一是资产数据和数据资产管理活动的绩效，即是否达到了预期的目标；二是合规性，即是否符合相关的法律法规、政策标准和组织内部制度；

4)监视结果应用：监视结果应作为评估和指导活动的重要依据，用于持续改进数据资产治理体系；

5)监视方式：治理机构应建立系统化的监视机制，包括定期获取和评审数据资产管理绩效报告、组织内部审计和管理评审、收集和分析相关方的反馈信息、对重大数据资产事件和不符合项进行专项调查等方式，确保监视活动的全面性和有效性；

6)绩效指标：监视活动应围绕数据资产管理的关键绩效指标展开，包括数据质量指标、数据安全指标、数据合规指标、数据价值实现指标和数据管理效率指标等，确保绩效监视的量化和可衡量性；

7)纠正措施：治理机构应确保在监视活动中发现的偏差和不符合项得到及时纠正，并采取有效的预防措施防止类似问题再次发生，形成治理活动的闭环管理。注：ISO/IEC38505-1和ISO/IECTR38505-2规定了数据治理的方法。数据治理方法的参考标准1)标准引用：本条款引用了ISO/IEC38505-1《信息技术—信息技术治理—数据治理—第1部分：ISO/IEC38500在数据治理中的应用》和ISO/IECTR38505-2《信息技术—信息技术的治理—数据的治理第2部分：ISO/IEC38505-1对数据管理的影响》两个标准；

2)标准作用：这两个标准为组织建立和实施数据治理体系提供了详细的方法和指导，组织在实施数据资产治理时可以参考和借鉴这些标准的要求；

3)标准互补性：这些标准与ISO55013-2024和

T/CMSS0025-2026

相互补充，共同构成了数据资产治理的完整标准体系；

4)标准定位：ISO/IEC38505系列标准从信息技术治理的角度提供了数据治理的通用原则和方法，ISO55013-2024在此基础上从资产管理视角提供了针对数据资产的专项治理指南，T/CMSS0025-2026则从管理体系角度规定了数据资产管理体系的建设要求；

5)标准协调使用：组织在建立数据资产治理体系时，应系统性地参考上述标准的要求，将信息治理的概念和原则、数据治理的方法论以及数据资产管理体系的要求进行有机整合，形成适合组织自身特点的治理实施方案。“8治理”条款分项实施操作指引：“8治理”子条款“8治理”主题事项“8治理”条文子条款实施操作指引内容及具体要点对资产数据和数据资产的良好治理有助于实现组织目标，并对不断变化的情况做出回应。治理与组织目标的对齐及环境适应性1)战略对齐机制：建立数据资产治理与组织整体战略、资产管理战略的年度强制对齐评审机制，将数据资产治理核心目标纳入组织年度经营计划及部门KPI；

2)环境监测流程：制定内外部环境变化监测清单（含政策法规修订、技术变革、市场需求、组织架构调整、重大风险事件），每季度开展一次环境影响评估；

3)动态响应机制：当发生重大环境变化（如数据要素政策更新、组织并购重组、核心业务转型）时，启动治理体系专项评审，30日内完成调整方案并发布实施；

4)目标分解机制：将组织级数据资产治理目标逐层分解至部门、岗位，明确各层级目标的完成时限和考核标准；

5)价值对齐机制：将数据资产治理目标的实现程度与数据资产价值创造过程进行关联分析，确保治理活动直接服务于组织价值实现目标。治理确保对数据资产和资产数据相关活动进行适当的监督。数据资产全生命周期活动的监督机制1)监督范围界定：明确监督覆盖资产数据和数据资产全生命周期（定义、采集、存储、使用、分析、分发、归档、处置）所有关键活动及相关方；

2)三级监督体系：建立“决策层—管理层—执行层”三级监督责任体系，明确“谁主管谁负责、谁使用谁负责、谁拥有谁担责”的监督原则；

3)组合监督方式：采用日常系统自动监控（数据质量、访问行为）、月度抽查、季度全面检查、年度内部审计及第三方专项审计相结合的监督方式；

4)问题闭环管理：建立监督发现问题的登记、整改、验证、销号全流程闭环机制，整改完成率纳入相关部门及人员绩效考核；

5)监督记录管理：所有监督活动及结果均需形成书面记录并归档保存，保存期限按照法律法规或相关方要求确定，一般不少于3年；

6)监督独立性保障：监督职能应与被监督的数据管理活动保持适当的独立性，当监督职能与数据管理职能存在潜在利益冲突时，应建立必要的制衡机制。资产数据和数据资产的治理可以从资产管理和/或数据治理的角度来考虑。双视角融合的治理体系构建1)资产管理视角融合：将数据资产纳入组织整体资产管理体系，在战略资产管理计划（SAMP）中明确数据资产的管理目标、策略、资源配置及全生命周期管理要求；

2)数据治理视角融合：沿用现有数据治理体系的组织架构、制度流程和技术平台，扩展覆盖资产数据和数据资产的特殊管理要求；

3)跨部门协同机制：建立资产管理部门与数据管理部门的月度联席会议制度，协调解决跨视角治理问题，共享治理成果；

4)差异化实施策略：资产密集型组织（如制造、能源）优先从资产管理视角切入，数据密集型组织（如金融、互联网）优先从数据治理视角切入，最终实现双视角深度融合；

5)治理原则统一：基于ISO55013-2024明确的“透明性、问责性、一致性、合规性”四项数据治理原则，构建统一的数据资产治理原则框架，确保双视角治理在原则层面的一致性。管理数据和数据资产的组织有效地制定和实施与其环境和管理目标相关的方法。定制化治理方法的制定与实施1)现状基线评估：采用

GB/T36073《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM2.0）

或T/CMSS0025-2026分级判定标准，全面评估组织数据资产管理现状，形成现状评估报告；

2)治理方法设计：基于现状评估结果和组织环境特征，设计适合本组织的治理方法，明确治理范围、目标、组织架构、制度流程和技术支撑体系；

3)试点验证优化：选择1-2个业务部门或核心数据资产类别开展治理试点，运行3个月后评估效果，优化治理方法和流程；

4)分阶段全面推广：制定分阶段推广计划，明确各阶段里程碑、责任人及验收标准，确保治理方法在全组织范围内有效实施；

5)持续改进机制：每年开展一次治理方法有效性评估，根据评估结果和环境变化进行优化完善；

6)数据伦理考虑：在治理方法制定中融入数据伦理考虑，确保数据资产管理活动符合公平、透明、非歧视等伦理原则。治理方法通常遵循评估、指导、监督（EDM）模式，具体如下：EDM闭环治理模式的总体实施框架1)闭环机制设计：建立“评估—指导—监督—再评估”的持续改进闭环治理机制，明确各环节的输入、输出、责任主体和时间节点；

2)周期设定：EDM循环以年度为基本周期，其中全面评估每年一次，战略指导每半年一次，日常监督每季度一次；

3)资源保障机制：为EDM各环节配备必要的专职人员、技术工具和经费支持，确保治理活动顺利开展；

4)文档管理体系：建立EDM各环节的文档管理制度，所有治理决策、活动记录、评估报告均需形成书面文件并归档保存；

5)治理机构层级：ISO55013-2024标准提出数据治理委员会、数据管理办公室、数据所有者、数据管理员四级治理结构，组织可参照此架构建立符合自身实际的EDM闭环治理模式。a)评估：治理职能部门评估数据资产管理策略的实施和评估建议和计划，以实现组织的资产管理目标。EDM模式之评估职能实施1)评估组织架构：由数据治理委员会（或资产管理委员会）领导，数据治理办公室具体组织实施评估工作，必要时聘请外部专家参与；

2)核心评估内容：

-数据资产管理策略与组织资产管理目标的一致性；

-数据资产管理策略的实施进度和完成情况；

-数据资产治理体系的运行有效性；

-数据质量、安全、合规状况；

-数据资产价值实现情况。

3)多元评估方法：采用成熟度评估、差距分析、标杆对比、内部审计、管理评审、用户满意度调查等多种方法相结合；

4)评估输出要求：形成正式的评估报告，明确治理差距、改进机会、改进建议及具体实施计划；

5)评估结果应用：评估报告提交数据治理委员会审议，作为调整数据战略和方针、优化治理结构、分配资源的重要依据；

6)评估标准引用：评估工作可引用GB/T36073（DCMM2.0）的成熟度等级划分方法，将组织数据资产管理能力从初始级到优化级进行五级定级，形成能力基线。b)指导：治理职能部门为数据治理制定数据战略和方针，并为建立治理结构分配职责和责任；EDM模式之指导职能实施1)数据战略制定：

-基于组织整体战略和资产管理战略，制定数据资产战略，明确数据资产的价值定位、发展目标和实施路径；

-数据战略需经最高管理者批准后发布实施；

2)治理方针制定：

-制定数据资产治理方针，明确治理的基本原则、价值导向和责任边界；

-治理方针应承诺满足适用的法律法规、合同与标准要求，并持续改进治理体系；

3)四级治理架构建立：

-决策层：成立数据治理委员会，由最高管理者或分管领导担任主任，负责审批数据战略和方针，统筹治理决策；

-管理层：设立数据治理办公室（或数据管理办公室），负责日常治理工作的协调和管理；

-负责层：明确数据所有者的职责和权限，由其对其所负责的数据资产的质量、安全和合规性承担主体责任；

-执行层：明确数据管理员的职责和权限，由其负责数据资产的日常维护和具体操作管理；

4)权责分配：制定清晰的问责矩阵（RACI模型），明确各角色在数据资产全生命周期中的职责和权限；

5)资源保障：

-配备必要的专职数据治理人员和兼职数据管理员；

-将数据资产治理经费纳入组织年度预算，保障技术平台建设和日常运营；

6)文化建设：开展数据资产治理培训和宣贯活动，建立数据资产治理激励机制，提升全员数据意识。c)监视：治理机构根据既定方向监视资产数据和数据资产管理活动的绩效和合规性；EDM模式之监视职能实施1)绩效监视体系：

-建立涵盖数据质量、数据安全、数据合规、数据价值、数据效率等维度的绩效指标体系；

-设定各指标的目标值和预警阈值，定期（每月/每季度）收集和分析绩效数据；

-编制绩效报告，提交数据治理委员会审议；

2)合规性监视：

-建立合规性检查清单，覆盖《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规及行业监管要求；

-每季度开展一次合规性自查，每年开展一次全面合规审计；

-对发现的合规问题及时整改，并跟踪验证整改效果；

3)监视结果应用：

-将监视结果纳入组织绩效考核体系，与相关部门和人员的绩效挂钩；

-针对监视中发现的重大问题，启动专项治理行动；

-根据监视结果调整数据战略和方针，优化治理流程；

4)数据审计机制：建立数据审计职能，定期对数据资产的完整性、准确性、合规性及治理有效性开展独立审计，审计结果作为监视报告的重要输入来源。注：ISO/IEC38505-1和ISO/IECTR38505-2规定了数据治理的方法。国际数据治理标准的参考与应用1)标准学习培训：组织数据治理相关人员系统学习

ISO/IEC38505-1:2017

和

ISO/IECTR38505-2:2018

标准，掌握数据治理的通用方法和最佳实践；

2)治理框架完善：参考ISO/IEC38505系列标准，完善本组织的数据治理框架、制度流程和技术平台；

3)对标评估改进：每年对照ISO/IEC38505系列标准开展一次对标评估，识别差距并制定改进计划；

4)认证准备：有条件的组织可申请基于ISO/IEC38505系列标准的认证，提升数据治理水平和国际认可度；

5)行业交流：积极参与行业数据治理交流活动，分享实践经验，学习先进做法；

6)标准协调应用：ISO/IEC38505-1确立了数据治理的框架和原则，ISO/IECTR38505-2提供了数据管理的实施指南，组织应将两者与ISO55013-2024的EDM治理模式有机融合，形成统一的数据资产治理方法论体系。“8治理”过程全周期闭环实施流程与分阶段实施要点（基于”PDCA循环“的过程方法应用）：PDCA一级流程二级流程PDCA活动步骤及操作内容责任主体核心输出成果P策划阶段1)治理准备1.1成立治理工作组1)由最高管理者批准成立跨部门数据资产治理工作组；

2)明确工作组组长、成员及职责分工；

3)制定治理项目实施计划与时间表；

4)申请并落实项目所需资源（人员、经费、技术）；

5)确保治理工作组成员具备必要的数据管理能力和专业知识。最高管理者、数据治理办公室治理工作组任命文件、项目实施计划、资源配置方案、人员能力清单。1.2现状调研与评估1)调研组织资产管理体系现状与数据需求；

2)盘点现有资产数据与数据资产资源；

3)评估现有数据管理能力与存在问题；

4)识别适用的法律法规、标准及监管要求，包括但不限于《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《网络数据安全管理条例》及修订后的《中华人民共和国网络安全法》；

5)形成数据资产管理现状评估报告；

6)可参照GB/T36073《数据管理能力成熟度评估模型》进行能力成熟度自评估。数据治理办公室、各业务部门数据资产管理现状评估报告、法律法规合规清单、数据管理能力成熟度评估结果。1.3差距分析1)对照ISO55013-2024和GB/T36073要求进行差距分析；

2)识别治理体系建设的关键短板与优先事项；

3)分析差距产生的根本原因；

4)形成差距分析报告。数据治理办公室、外部专家差距分析报告、治理优先级矩阵。2)治理体系设计2.1制定数据战略与方针1)基于组织战略和资产管理战略制定数据资产战略；

2)明确数据资产治理的愿景、使命与目标；

3)制定数据资产治理方针，经最高管理者批准发布；

4)将治理目标分解至各部门和岗位；

5)确保数据战略与组织整体战略、资产管理战略保持一致并建立年度对齐评审机制。数据治理委员会、数据治理办公室数据资产战略、数据资产治理方针、目标分解表、战略对齐评审记录。2.2建立治理组织架构1)建立“决策层—管理层—执行层”三级治理架构；

2)成立数据治理委员会（决策层），由最高管理者担任主任；

3)设立数据治理办公室（管理层），负责日常管理工作；

4)明确各业务部门数据所有者、数据管理者和数据使用者（执行层）；

5)遵循ISO55013-2024建议的四级治理结构（数据治理委员会、数据管理办公室、数据所有者、数据管理员），明确各层级在数据治理中的具体职责与权力边界。数据治理委员会、人力资源部治理组织架构图、治理委员会章程、数据治理办公室职责、各层级职责说明文档。2.3分配职责与权限1)制定数据资产治理职责矩阵（RACI模型）；

2)明确各角色在数据资产全生命周期中的职责；

3)建立跨部门协调与沟通机制；

4)将数据资产治理职责纳入岗位说明书；

5)建立数据资产治理问责机制，明确违规行为的处理流程与后果。数据治理办公室、人力资源部数据资产治理职责矩阵、岗位说明书修订版、问责机制文件。2.4制定制度体系1)制定数据资产治理管理制度总纲；

2)制定数据分类分级、数据质量、数据安全等专项管理制度；

3)制定数据资产登记、评估、入表等操作流程；

4)制定治理绩效考核与奖惩制度；

5)制度制定应遵循ISO55013-2024规定的“透明性、问责性、一致性、合规性”治理原则。数据治理办公室、法务部、财务部数据资产治理制度体系文件、操作流程手册。D执行阶段3)治理体系宣贯与培训3.1治理体系宣贯1)组织全员数据资产治理体系宣贯大会；

2)向各部门解读数据战略、方针与制度要求；

3)利用内部媒体宣传数据资产治理的重要意义；

4)培育数据驱动的组织文化；

5)确保各级员工充分理解自身在数据资产治理中的角色和责任。数据治理办公室、人力资源部宣贯会议纪要、宣传材料、培训签到表。3.2分层分类培训1)对决策层开展数据资产战略与治理理念培训；

2)对管理层开展治理制度与流程培训；

3)对执行层开展数据管理技能与操作培训；

4)定期组织培训效果评估与考核；

5)将培训考核结果与人员绩效评价和职业发展相衔接。数据治理办公室、人力资源部培训计划、培训课件、培训考核记录、培训效果评估报告。4)治理活动实施4.1数据资产全生命周期治理1)实施数据资产识别与登记，建立数据资产目录；

2)开展数据分类分级管理，落实差异化管控措施，参照GB/T43705-2025《科学数据安全分类分级指南》等相关标准执行；

3)实施数据质量管理，建立数据质量监控机制；

4)加强数据安全管理，落实《中华人民共和国数据安全法》《网络数据安全管理条例》

等法律法规规定的数据安全保护义务；

5)规范数据资产处置流程，确保合规销毁；

6)建立数据资产全生命周期管理台账，实现数据资产的全程可追溯。数据治理办公室、各业务部门、IT部门数据资产目录、数据分类分级表、数据质量报告、数据安全检查记录、数据资产全生命周期管理台账。4.2数据资产价值管理1)开展数据资产价值评估，建立价值评估模型（注：ISO55013:2024明确不提供获取或评估数据资产价值的方法，不提供获取数据资产财务价值的方法，组织应结合自身情况参考其他适用标准和方法建立评估模型）；

2)规范数据资产成本归集与核算；

3)按照《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号）进行记账入表，区分研究阶段支出与开发阶段支出进行会计处理；

4)探索数据资产授权经营、交易流通等价值实现方式；

5)建立数据资产价值评估的持续优化机制，定期复核评估模型的有效性。数据治理办公室、财务部、法务部数据资产评估报告、成本核算表、财务报表附注、价值评估模型文档。4.3跨部门协同治理1)定期召开数据治理工作例会，协调解决跨部门问题；

2)建立数据冲突解决机制，明确争议处理流程；

3)推动数据共享与交换，打破部门数据壁垒；

4)组织跨部门数据治理专项行动；

5)建立数据共享与交换的标准化流程和技术规范，确保数据共享的可控性和安全性。数据治理办公室、各业务部门会议纪要、问题跟踪表、数据共享协议、数据共享标准流程文档。C检查阶段5)绩效监视与测量5.1建立绩效指标体系1)设计数据资产治理绩效指标体系，覆盖合规性、质量、安全、价值等维度；

2)明确各指标的定义、计算方法、统计周期与目标值；

3)建立绩效数据收集与统计流程；

4)绩效指标设计应遵循ISO55013-2024EDM模式中“监视”环节的要求，确保指标可量化、可追溯；

5)将数据资产治理绩效指标纳入组织整体绩效管理体系。数据治理办公室、绩效考核部门数据资产治理绩效指标体系、数据收集计划、绩效指标数据字典。5.2日常绩效监控1)按照规定周期收集绩效数据；

2)分析绩效指标完成情况，识别偏差；

3)对异常指标进行预警与跟踪；

4)编制月度/季度绩效监控报告；

5)建立绩效数据的质量审核机制，确保绩效数据的准确性和一致性。数据治理办公室、各业务部门绩效监控报告、异常指标预警通知、绩效数据质量审核记录。6)合规性检查与审计6.1内部合规检查1)制定年度合规检查计划；

2)检查数据资产治理制度的执行情况；

3)检查《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《网络数据安全管理条例》等法律法规的遵守情况；

4)识别合规风险，提出整改要求。数据治理办公室、法务部合规检查计划、合规检查报告、整改通知书。6.2内部审计1)由内部审计部门制定数据资产治理审计计划；

2)对治理体系的适宜性、充分性和有效性进行审计；

3)出具内部审计报告，提出审计意见和建议；

4)跟踪审计发现问题的整改情况；

5)内部审计应参照ISO55013-2024要求，将数据资产治理审计纳入组织年度内部审计计划。内部审计部门、数据治理办公室内部审计计划、内部审计报告、整改验证记录。A改进阶段7)管理评审7.1管理评审准备1)数据治理办公室编制管理评审输入材料，包括绩效报告、审计报告、合规报告等；

2)收集各部门对治理体系的意见和建议；

3)分析内外部环境变化对治理体系的影响；

4)重点关注法律法规更新、技术变革、业务战略调整等内外部环境变化对治理体系的影响。数据治理办公室管理评审输入材料汇编、内外部环境变化分析报告。7.2召开管理评审会议1)由最高管理者主持召开管理评审会议；

2)评审数据资产治理体系的适宜性、充分性和有效性；

3)评审数据战略与目标的实现情况；

4)作出改进决策，明确改进方向和资源需求；

5)管理评审应关注数据资产治理体系与组织战略目标的持续对齐。数据治理委员会、各部门负责人管理评审会议纪要、管理评审报告。8)持续改进8.1制定改进计划1)根据绩效监控、合规检查、审计和管理评审结果，识别改进机会；

2)制定纠正措施和预防措施；

3)明确改进项目的负责人、时间表和资源需求；

4)审批并发布改进计划。数据治理办公室、各相关部门数据资产治理改进计划。8.2实施改进措施1)按照改进计划组织实施各项改进措施；

2)跟踪改进措施的实施进度；

3)验证改进措施的有效性；

4)将有效的改进措施固化到制度和流程中。数据治理办公室、各相关部门改进实施记录、改进效果验证报告。8.3治理体系更新1)根据改进结果更新数据资产战略、方针和制度；

2)调整治理组织架构和职责分工；

3)优化绩效指标体系；

4)启动下一轮PDCA循环，实现治理体系的持续完善；

5)将更新后的治理体系文件及时向全体员工公示并组织培训。数据治理委员会、数据治理办公室修订后的治理体系文件、下年度治理工作计划、体系更新公示记录。“8治理”实施过程特别注意事项（基于风险思维）：风险场景类别主题事项典型风险描述风险等级风险管控措施战略层面风险战略对齐风险数据资产治理战略与组织整体战略、资产管理战略脱节，治理活动偏离业务目标，导致资源浪费和治理失效。高1)建立数据战略与组织战略的年度强制对齐评审机制；

2)将数据资产治理目标纳入组织年度经营计划和部门KPI；

3)成立由最高管理者领导的治理委员会，确保战略一致性；

4)定期评估治理活动对业务目标的贡献度。环境适应性风险内外部环境发生重大变化（如政策法规更新、组织并购重组、技术变革），治理体系未能及时调整，导致合规风险和运营风险。高1)建立内外部环境变化监测清单，每季度开展一次环境影响评估；

2)当发生重大环境变化时，30日内启动治理体系专项评审；

3)制定应急预案，应对突发政策变化和技术变革；

4)保持治理体系的灵活性和可扩展性；

5)重点关注《网络数据安全管理条例》等新法规的实施影响，及时调整治理措施。组织层面风险治理架构风险治理组织架构不健全，职责分工不明确，存在多头管理或管理真空，导致治理工作难以推进。高1)建立“决策层—管理层—执行层”三级治理架构，明确各层级职责；

2)制定详细的RACI职责矩阵，确保每项工作都有明确的责任人；

3)赋予数据治理办公室足够的权力和资源，确保其能有效协调跨部门工作；

4)定期评估治理架构的有效性，及时调整优化；

5)参照ISO55013-2024建议的四级治理结构，明确数据所有者与数据管理员的具体职责边界。人员能力风险治理人员缺乏必要的专业知识和技能，无法有效履行治理职责，导致治理质量低下。中1)建立数据资产治理人员能力模型，明确岗位能力要求；

2)制定分层分类的培训计划，定期开展专业技能培训；

3)引进外部专业人才，充实治理团队；

4)建立激励机制，鼓励员工提升数据治理能力；

5)可参照GB/T36073中关于数据管理人员能力的要求进行能力评估和提升。跨部门协同风险部门之间存在数据壁垒，缺乏有效的沟通协调机制，导致数据共享困难、治理工作推诿扯皮。高1)建立跨部门数据治理协调会议制度，定期召开协调会议；

2)制定数据共享管理办法，明确数据共享的流程和要求；

3)将数据共享和协同治理纳入部门绩效考核；

4)建立数据冲突解决机制，明确争议处理流程和裁决机构。制度层面风险制度体系不完善风险治理制度体系不健全，存在制度空白或制度之间相互矛盾，导致治理活动无章可循。中1)构建覆盖数据资产全生命周期的制度体系；

2)建立制度评审机制，定期对制度进行审查和修订；

3)确保制度之间的协调性和一致性；

4)制定制度实施细则和操作指南，提高制度的可操作性；

5)制度制定应遵循ISO55013-2024规定的“透明性、问责性、一致性、合规性”原则。制度执行不到位风险制度流于形式，未能得到有效执行，导致治理要求无法落地。高1)加强制度宣贯和培训，确保员工理解并掌握制度要求；

2)建立制度执行监督检查机制，定期检查制度执行情况；

3)将制度执行情况纳入绩效考核，对违规行为进行处罚；

4)领导干部带头执行制度，发挥示范作用。执行层面风险数据权属不清风险数据资产权属界定不清晰，导致数据资产使用、收益和处置权争议，影响数据资产价值实现。高1)落实“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”三权分置要求，符合《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的产权制度框架；

2)建立数据资产确权登记制度，明确数据资产的权属；

3)规范数据资产授权使用流程，签订授权协议；

4)加强数据资产知识产权保护；

5)建立数据权属争议的调解和裁决机制，明确争议处理的主体和程序。数据安全风险数据资产在采集、存储、使用、传输、共享和销毁过程中发生泄露、篡改、丢失或被非法利用，导致组织声誉受损和经济损失。极高1)建立数据分类分级保护制度，对不同级别的数据采取差异化保护措施；

2)落实《中华人民共和国数据安全法》《网络数据安全管理条例》要求，建立健全数据安全管理制度；

3)采用加密、脱敏、访问控制等技术手段，保障数据安全；

4)建立数据安全事件应急预案，定期开展应急演练；

5)建立重要数据目录，对重要数据处理活动定期开展风险评估并向主管部门报送评估报告。数据质量风险数据质量不高，存在不准确、不完整、不一致、不及时等问题，影响决策的科学性和准确性。高1)建立数据质量管理体系，明确数据质量标准和要求；

2)实施数据质量监控，定期开展数据质量检查和评估；

3)建立数据质量问题整改机制，及时纠正数据质量问题；

4)将数据质量纳入绩效考核，落实数据质量责任。合规风险数据资产治理活动违反法律法规、行业监管要求和组织内部制度，导致法律责任和行政处罚。极高1)建立合规管理体系，识别和评估合规风险；

2)定期开展合规检查和审计，及时发现和纠正违规行为；

3)加强法律法规培训，提高员工合规意识；

4)建立合规风险预警机制，防范重大合规风险；

5)跟踪《中华人民共和国网络安全法》（2025修订版）、《网络数据安全管理条例》等法规更新，及时调整合规管理措施。技术层面风险技术支撑不足风险缺乏必要的技术工具和平台支撑，导致治理工作效率低下、难以实现自动化和智能化。中1)制定数据资产治理技术平台建设规划；

2)选择成熟可靠的数据治理工具，如数据目录、数据质量、元数据管理等工具；

3)推动治理工具与现有业务系统的集成；

4)利用人工智能、大数据等技术提升治理自动化水平。技术变更风险技术更新换代过快，现有技术平台和工具过时，导致数据资产无法访问和使用。中1)建立技术更新和升级机制，定期评估技术平台的适用性；

2)制定数据迁移和备份方案，确保技术变更过程中数据的安全和完整；

3)加强技术人才培养，掌握新技术和新方法；

4)选择具有良好兼容性和扩展性的技术产品。“8治理”理解和实施中的常见疑问、困惑及专业解答：Q1：ISO55013-2024中“资产数据”与“数据资产”两个核心概念的本质区别是什么？为什么“8治理”条款要求同时对两者进行治理？【雷泽佳专业解答】(a)核心概念本质区别：——资产数据：是在资产全生命周期（规划、设计、采购、建设、安装、运行、维护、更新、处置等阶段）中产生的，用于支持资产管理决策、执行、监视和持续改进的各类原始数据的统称；它是描述资产的数据，是数据资产的重要原始来源和基础原料，未经系统化治理的资产数据尚不具备资产属性，仅为描述资产状态和性能的事实记录；资产数据的核心价值在于其能真实、准确、完整地反映资产的物理状态、运行状况、性能表现和风险态势，从而为资产管理决策提供可靠的信息支撑；——数据资产：是由组织合法拥有或控制的，经过系统化治理和管理，能够为组织带来未来经济利益或社会效益的，以物理或电子方式记录的数据资源或数据产品；根据GB/T40685-2021的定义，数据资产须满足“合法拥有或者控制的、能进行计量的、为组织带来经济和社会价值的数据资源”三大核心确认条件；数据资产是数据价值的高级形态，其核心特征在于价值性、可计量性和权属性，是数据治理和管理活动价值实现的最终载体。(b)同时治理的必要性：——逻辑关联性：资产数据是数据资产的“原材料”与“半成品”，数据资产是资产数据经过治理和加工后的“成品”与“价值载体”；两者存在天然的转化关系和价值链条上的上下游关系——资产数据经采集、清洗、整合、加工、分析等治理和管理活动后，升华为可计量、可应用的数据资产；割裂治理将导致价值链条断裂，无法实现从原始数据到价值资产的完整闭环；——管理目标互补性：资产数据治理侧重于保障数据的完整性、准确性、一致性、及时性和可用性，为资产管理活动提供可靠的数据支撑，其管理目标聚焦于数据质量的可靠性和数据服务的稳定性；数据资产治理侧重于保障数据资产的合规使用、安全保护、权属明确和价值实现，其管理目标聚焦于价值创造、风险管控和效益最大化，为组织创造经济和社会效益；——风险管控全面性：资产数据在全生命周期中面临质量下降、丢失、不一致等技术性风险，而数据资产在价值实现过程中面临合规性、安全性、权属性等业务性风险；两类风险的性质和管理重点不同，只有同时治理才能全面管控数据相关风险，确保数据从源头采集到价值实现的整个链路安全、合规、高效；——组织目标统一性：治理的根本目的是“有助于实现组织目标，并对不断变化的情况做出回应”；资产数据治理保障资产管理决策的准确性和有效性，数据资产治理保障数据价值的持续创造和实现，两者共同服务于组织整体战略目标的达成，缺一不可。Q2：“8治理”条款提出“资产数据和数据资产的治理可以从资产管理和/或数据治理的角度来考虑”，这两个视角的核心差异是什么？组织应如何选择合适的治理切入点？【雷泽佳专业解答】(a)两个视角的核心差异：——资产管理视角：将数据视为组织的一种资产类别，应用ISO55000系列资产管理的通用原则和方法来管理数据资产；其核心关注点是数据资产的价值创造、全生命周期管理、成本-风险-绩效的平衡优化，以及数据资产与组织其他资产（如实物资产、金融资产、人力资产等）的协同管理；该视角强调数据资产管理的战略定位，要求在战略资产管理计划（SAMP）中明确数据资产的管理目标、策略和资源配置，将数据资产纳入组织整体资产管理体系进行统筹规划；资产管理视角的治理目标是将数据资产的保值增值纳入组织整体资产价值最大化的战略框架；——数据治理视角：从数据本身的特性和行为出发，关注数据的质量、安全、合规、共享和利用；根据GB/T34960.5-2018的界定，数据治理是“数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合”；其核心关注点是建立数据治理的组织架构、制度体系和流程机制，确保数据在全生命周期中的规范化管理，实现数据的可用、可信、可管、可控；数据治理视角的治理目标是构建一个系统化的数据管控框架，确保数据活动与组织的战略方向保持一致；ISO/IEC38505-1:2017将数据治理定义为IT治理的子集，其本身是组织治理的子集，通过应用ISO/IEC38500的治理原则和模型来治理数据；——两种视角的本质关系：资产管理视角侧重于“数据即资产”的价值管理，数据治理视角侧重于“数据即资源”的规则管理；两者并非相互排斥或对立，而是互为补充、相辅相成——数据治理视角为数据资产管理提供了管控框架和制度保障，资产管理视角为数据治理指明了价值导向和战略定位。(b)治理切入点选择原则：——资产密集型组织（如制造、能源、交通、建筑、公共设施等）：优先从资产管理视角切入，将数据资产纳入组织整体资产管理体系，在战略资产管理计划（SAMP）中明确数据资产的管理目标、策略和资源配置，建立数据资产目录，实现数据资产与实物资产的关联映射和协同管理；此类组织的核心优势在于已有较为成熟的资产管理体系和管理文化，可将数据资产管理嵌入现有体系，降低变革成本；——数据密集型组织（如金融、互联网、电信、政务、科研等）：优先从数据治理视角切入，沿用现有数据治理体系的组织架构、制度流程和技术平台，扩展覆盖资产数据和数据资产的特殊管理要求，建立数据治理委员会、明确数据管理职责、制定数据管理制度和标准，在此基础上逐步引入资产管理的价值管理理念；——混合型组织：采用双视角融合的方式，建立统一的数据资产治理委员会或类似治理机构，统筹协调资产管理部门和数据管理部门的职责，在数据战略中同时体现价值创造目标和管控规则要求，实现两个视角的深度融合；双视角融合的关键在于建立统一的数据战略，使资产管理目标和数据治理目标在战略层面达成一致；——选择原则的适用性考虑：无论选择何种切入点，组织均应考虑自身的战略目标、组织文化、管理成熟度和资源条件，选择阻力最小、效果最显著的切入点，并逐步向双视角融合演进；最终目标是将数据资产的治理从“双轨并行”走向“有机融合”，实现数据资产治理与组织整体治理体系的深度整合。Q3：“8治理”条款确立的“评估—指导—监视（EDM）”治理模式与质量管理体系中常用的“策划—实施—检查—改进（PDCA）”循环是什么关系？两者如何协同运行？【雷泽佳专业解答】(a)两者的本质关系：——层级定位不同：EDM模式是治理层面的运行模式，源于ISO/IEC38500的“评估—指导—监视”治理模型，侧重于组织最高治理机构（如董事会、数据治理委员会等）对数据资产管理活动的顶层决策、方向指引和监督控制；PDCA循环是管理层面的运行模式，侧重于执行层对具体数据资产管理活动的策划、实施、检查和改进；EDM解决的是“做什么”“为什么做”和“是否做到”的治理问题，PDCA解决的是“如何做”和“如何做得更好”的管理问题；——逻辑关系互补：EDM模式为PDCA循环提供战略方向和顶层指导，决定数据资产管理“是否在做正确的事”；PDCA循环是EDM模式在执行层面的具体体现和落地手段，确保数据资产管理“是否正确地做事”；两者共同构成了“治理—管理—执行”的完整闭环体系；在ISO55000系列资产管理标准体系中，治理机构的EDM活动与管理体系的PDCA循环相互嵌套，形成分层分级的持续改进机制；——标准来源不同：EDM模式源自ISO/IEC38500:2015《信息技术—组织IT治理》，是IT治理和数据治理领域公认的治理机构运行模式；PDCA循环源自ISO9001质量管理体系标准，是管理体系运行的基本方法论；ISO55013-2024在数据资产治理中引入EDM模式，体现了数据资产治理与IT治理、数据治理在方法论上的一脉相承。(b)协同运行机制：——评估（Evaluate）→策划（Plan）：治理职能部门通过评估数据资产管理策略和计划的实施情况，识别差距和改进机会，评估数据资产管理的绩效达成程度和合规性状况，形成评估结论