【《数据治理研究的国内外文献综述》5100字】

-PAGE128--PAGE127-数据治理研究的国内外文献综述国外数据治理文献综述数据治理的概念最早产生于二十世纪八十年代，主要由于数据仓库的发展而逐渐形成，并随着数据仓库研究的深入而逐渐展开。关于数据治理的研究最早可追溯到2004年，H.Watson提出并探讨了“数据仓库治理”的问题。在此以后，数据治理相关理论及实践，逐渐成为各行业的研究方向之一。（1）关于数据治理理论的研究。主要代表性观点如下：Malik在2013年认为大数据治理的定义是为能够促进快速发现大量具有安全性、私密性和成本效益的结构化和非结构化的数据，并能够为其进行收集、运行、分析、存储和保护，也包含先进的管理方法、技术、流程和实践[2]。SunilSoares在2014年提出“大数据治理体系”的概念，其主要包括大数据类型、治理准则等方面。即大数据治理的根本是需要先关注数据本身；其次需要制定涵盖组织、元数据、数据质量等多个方面的数据治理准则。Seiner在2016年提出数据治理包含执行层、战略层、战术层、操作层和支持层的五层框架模型，同时阐述了五个层次上各自的角色、过程、交流、指标和工具[3]。D.LonsFi在2016年提出了良好的数据治理需要具备的五项内容，包括数据使用方的需求、数据质量管控手段、元数据分析和管理能力、灵活高性能的数据采集能力、数据价值变现能力等。P.Sonia在2017年时提出数据治理是一个综合体系，包含决策、职责及流程互相作用和协同合作，其主要作用即管理和维护重要数据。AlDossariHmood等在2021年提出数据治理概念是通过制定和实施适当的战略,以完善和安全的方式处理数据,促进实现组织目标[4]。（2）关于数据治理应用的研究。主要代表性观点如下：IBM公司在2010年提出从业务数据的治理及清洗需求、数据治理蓝图规划、数据字典创建等方面入手，实现业务主数据的管理、数据质量的提升，并最终实现数据治理结果的系统性评估，实现全流程的综合治理。TiborKolta在2016年提出将数据治理应用于研究数据管理过程和数据素养教育有助于划定决策领域和定义决策责任。采用数据治理是有利的，因为它是一种基于标准化、可重复流程的服务，旨在实现与数据相关的流程的透明化和降低成本[5]AbdulfattahOmar等在2020年提出数据治理是高等教育机构实施数字转型进程的有效工具,数据治理任务是创建有效的职能团队,开展数据治理内部审计,跟踪监管合规程序,明确数据治理活动的重点,为员工提供数据治理培训,制定执行和后续标准,对数据治理计划和政策进行频繁的评估[6]。CastroAlfonso;VillagraVictorA.等在2021年提出数据治理是简化高度的变异性和大量的数据源导致数据管理环境的复杂性的关键，它是控制与数据管理相关的所有过程的决策和责任的要素[7]。国内数据治理文献综述随着数据治理研究的不断深入，国内学者纷纷在数据治理理论和应用方面展开研究，并电力、金融、医疗、社会治理等行业和领域开展数据治理应用。（1）关于数据治理理论的研究。主要代表性观点如下：程广明（2016）结合大数据治理的概念提出了大数据治理模型。提出了人与组织、策略和能力的三维架构，并结合策略模型提出大数据治理成熟度评估指标和初始级、基本级、定义级、管理级、优化级5个等级的大数据治理成熟度评价模型，指导数据治理的实施和效果评价[8]。杨琳、高洪美等（2017）分析在数据标准不统一、数据治理问题严重、数据安全隐私凸显等方面存在的问题，提出了大数据环境下的数据治理框架[9]，包含数据治理目标、治理保障、治理域和治理方法论等内容，并分析大数据治理框架的应用，对大数据环境下的数据治理工作的开展具有重要的参考意义。安小米,郭明军等（2018）对大数据治理核心概念、策略和实现路径的进行深入分析，提出了互补互认的大数据治理体系构建框架，进一步明确大数据治理体系构建内容和要素，为大数据治理的规划和实施提供参考[10]。陶建林（2019）提出通过组织、制度、人员、流程和技术的相互协作的数据治理体系，规划和管控数据资产，整合并配置各项资源，健全数据管控机制，深化数据质量管理，完善数据标准建设，提升数据应用能力，将数据治理要求融入日常业务操作，进一步提高数据治理和应用水平[11]。杨晶晶（2020）提出以制度为牵引、以技术为基础、以系统为平台、以应用为核心的数据治理体系，并以档案数据的管理为应用场景，实现目标档案数据全部收集、数据质量的规范化管理、数据的分层级及自动分类管理和数据整合与分析应用[12]。姚一钒（2021）阐述区块链视角下的科学数据治理体系相关理论及科学数据治理的内涵和特征，构建区块链视域下科学数据治理框架，，融合DAMA和DGI两大框架，分析数据治理要素和流程，并从从治理技术、治理主体与治理过程三方面作为切入点提出应对策略，为科学数据治理体系的顺利推行提供一定可行性保障[13]。（2）关于数据治理应用的研究。主要代表性观点如下：在电力行业应用方面，刘洁丽（2017）提出了一套针对电力企业的大数据治理方法，将数据管理组织架构的设计与数据生命周期结合起来，从组织、流程、标准三大方面构建了较为完整的电力企业大数据治理体系[14]。王东宁（2020）提出了适用于Ａ电力公司的数据治理体系，构建了数据治理的顶层设计，提出了Ａ电力公司数据治理战略及与之对应的数据组织、职责和流程的改进方案，为数据治理落地实施提供指导[15]。在金融行业应用方面，张旻（2019）针对工商银行的数据治理提出了要建立数据质量管理体系，实现数据质量的闭环管理，建立企业级统一的数据质量管理制度及规范，通过主数据稽核、自定义正则表达式等各种数据质量稽核手段检查和校验数据质量，实现数据质量稽核的自动化管理，有效提升数据管理效率[16]。刘晓鑫（2021）数字金融的治理场景下存在的数据质量不高、协调难度较大、数据标准化程度不够以及数据权益归属不明等问题，提出在金融数据治理过程中要进一步利用金融科技完善金融数据标准体系，在国家层面推动数字金融治理体系构建和数字治理专业人才培养[17]。在医疗数据治理方面，艾丽娜（2020）提出为实现健康医疗数据治理，对医疗数据进行整合，应用医疗数据缺失补全方法、医学术语归一化方法等关键技术对医疗数据质量进行核查，对医学术语进行标准化，来提高医疗数据质量[18]。裴莹蕾（2022）提出构建了包含基础层、数据来源层、平台支撑层、数据汇聚层、数据资源层、应用服务层的区域医疗大数据治理体系，结合数据共享开放法律法规制定、统一互联网医疗平台建设、制定统一的医疗数据标准等，推进医疗数据共享，为推进区域医疗大数据治理提供了参考[19]。在社会治理方面，刘昭阁（2021）提出了基于最佳实践理论和多层理论化方法构建了大数据治理分析的理论框架，形成大数据治理研究路线[20]。田淼（2021）基于各政府部门的业务系统和数据资源进行调研与分析，通过政务大数据平台设计了政务数据治理体系，为政府部门在数据管理、数据质量管控、数据查询统计、数据分析决策等层面提供了有力的支持[21]。在铁路领域，马小宁（2016）通过总结证券、金融、电信及互联网等行业在大数据领域应用的案例和成果，提出铁路行业的大数据应用体系架构，将构建企业数据治理机制作为构建铁路行业的大数据应用体系架构的重要环节[22]。王同军（2017）提出了包含大数据基础设施体系、大数据汇集体系、大数据资产体系、大数据治理体系、大数据分析体系和大数据应用体系6部分的铁路大数据应用顶层设计，从元数据管理、数据标准落地、数据治理管理、主数据管理等方面规划铁路大数据治理体系[23]。邹丹、刘军、李平等（2017）针对铁路大数据治理体系进一步细化，分析了中国铁路大数据的现状及存在问题，提出了以数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、元数据管理、主数据管理及数据资产管理为核心的铁路大数据治理体系，进一步聚焦开展铁路大数据治理应用的重点[24]。在铁路数据治理和实施环节，刘艺飞（2018）开展了铁路数据治理研究，从铁路主数据标准制定出发，研究了基于铁路数据服务平台的数据治理实现，在平台中应用主数据标准对从各研发单位和业务部门汇聚的业务数据进行清洗，有效监控并提升数据质量[25]。于慕媛（2018）从铁路通信大数据应用建设视角出发，针对数据孤岛引起的数据治理问题，提出利用大数据技术打破数据壁垒、保证数据共享并构建数据逐级审核机制保证信息准确，对于提高通信专业的数据治理质量、充分发挥数据价值具有重要作用[26]。武威、刘庆猛、杨涛存等（2020）提出通过构建面向高铁运营安全规律分析的数据治理架构,制定数据治理的目标、对象和措施,利用铁路数据服务平台和高铁运营安全规律分析系统的"平台+应用"服务模式,贯穿数据治理流程,对移动装备、工务、电务、供电等研究方向的相关数据进行治理及应用,为高铁运营安全规律的分析探索提供支撑[27]。孟祥爱（2021）提出了基于区块链技术的铁路货运数据治理策略,首先将数据治理分解为元数据管理环节、数据标准管理环节、数据质量管理环节、数据安全管理环节四个部分,在数据治理的各个环节应用区块链技术的共识机制、加密算法、智能合约、可追溯性等核心技术,对获取的铁路货运数据进行分类、整合、标准化处理,从而实现对海量铁路货运数据的自动化管理[28]。国内外数据治理文献综述简评综上所述，大数据时代，数据已成为一种重要的战略资源，随着国内外关于数据治理相关研究的深入，其已逐渐由数据治理理论研究向数据治理应用层面的应用转变。国外学者对于数据治理的研究起步相对较早，在数据治理理论研究和数据治理应用研究比较深入，并且对数据治理的更具系统性，同时，国外学者的研究更侧重数据治理问题分析和实践论证，最终实现数据治理结果的系统性评估，实现全流程的综合治理。但缺乏系统完善的有关铁路数据治理问题各个方面的论述和研究，这为本文数据治理体系研究提供了不同方面的思路，从而实现具有针对性的有效借鉴。国内学者在数据治理理论研究方面，结合对数据治理概念、数据治理体系、方法、流程、工具的研究，初步形成了数据治理框架、成熟度评估等理论方法和数据治理体系，能够有效指导行业的数据治理工作的推进。在数据治理应用研究方面，国内外研究者结合数据治理体系建设规划，分别在数据治理组织机构、数据管理流程、数据质量治理、主数据管理、数据分析应用等方面开展实施应用，一定程度上解决了数据孤岛、数据质量较低、数据难以共享等问题，进一步提高数据的利用率和数据治理水平。目前，铁路行业相继开展数据治理方面的研究，国铁集团构建数据治理的顶层设计，各铁路公司逐步开展数据治理的工作，基于主数据、数据质量管理、数据安全等方面实施数据治理并初见成效。F铁路公司数据治理体系研究在国内外数据治理理论研究和应用研究基础上，结合自身数据管理现状，通过对F铁路数据治理的现状以及从数据组织架构、数据标准管理和数据质量提升等方面存在的问题进行分析，并提出问题的解决思路和建议，从而为提升F铁路公司数据治理能力提供思路和借鉴。参考文献王英,韩庆祥.系统思维的生成逻辑[J].思想教育研究,2021(12):15-20.MaIikP：Governingbigdata：principlesandpractices[J].IBMJournalofResearch&DeVeIopment，2013,57(3/4):1:1-1:13．SeinerRS．Noninvasiveframeworkfordatagovernanceimplementation:Details，Part2［EB/OL］．［2016-01-24］．http://tdan．com/non-invasive-framework-for-data-governance-implementation-details-part-2/20130．AlDossariHmood,AliSumailiAisha.ADataGovernanceMaturityAssessment:ACaseStudyofSaudi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