2026 DCMM专项报告数据认责体系建设白皮书

DCMM专项报告数据认责体系建设白皮书

精简版总序从“贯标”到“实效”：DCMM十五五展望“十四五”期间，我国数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）贯标工作取得令人瞩目的进展，形成了基于价值的广泛行业影响力。截至2025年底，全国已有超过万家企

业参评DCMM，覆盖全国30余省、市、自治区，企业分布于金融、电信、能源、制造等行业领域。DCMM标准为企业从战略、组织、技术和应用各层面提升数据管理能力、推进数字化转型提供了一套科学有效的方法框架，这成为其被各行业广泛接纳和快速推广的根本原因之一。央国企和各行业领先企业已开始将数据管理作为战略要务，标杆企业的数据治理和供给水平以及共享和市场化能力获得显著提升，数据的新型生产要素价值初步显现。高质量发展和创新是十五五规划的关键词，DCMM需要自我创新、更好的支撑经济和社会高质量发展目标。在十四五的良好基础上，十五五期间要让DCMM在助力企业数智转型和业务提升方面发挥更大、更持久的作用，还需在以下三个方面发力。需要审视数据治理工作精细化和系统化水平，倡导从“纸上制度”到“业务日常”、从“文档管理”到“系统运营”的转变；需要关注和推进从“结构化”到“多模态”数据管理，以及从依赖“专家人工”到“AI智能体”的技术创新实践和标准研制；二是推动技术智能升级一是推动机制落地深化1

数据认责体系建设2

基于本体的数据治理和智能体落地3

AI+数据治理4

数据质量和高质量数据集5

可信数据空间6

数据治理组织架构设计和建设7

数据文化和数据素养培育8

数据治理和数据安全的边界和协同9

数据审计10

数据跨境结合DCMM2.0贯标试点，助力政企组织的数据要素能力建设，推广从静态“报表支撑”到闭环“决策智能”、从内部“数据平台”到一体化“可信空间”的最佳实践。在上述背景下，AI数据治理研究院联合国内政企用户、评估机构、技术厂商和业内专家，深入开展基于DCMM的理论和实践研究，将围绕治理机制、高质量数据集、可信空间、AI+数据治理等关键和创新议题编制“DCMM专项报告”系列白皮书，包括：希望这些汇集行业专家经验和智慧的报告，不仅能够成为参与DCMM贯标各方的专业知识库和工作参考书，也能进一步激发数据管理全行业的思想碰撞和实践创新，推动数据管理工作更好的与业务融合、为业务服务、释放数据要素的巨大价值。三是推动数据管理价值显性化执行摘要关键发现与报告综述数据认责是数据治理的奠基性工作之一，是一套体系化的管理机制。毋庸讳言，对于数据这一关键生产要素进行有效的管理，必须通过一定的责任约束，将参与

者纳入数据质量、安全与合规要求的框架中。由于数据具有不同于实物资产的业务伴生性、多方参与性和抽象性等特点，需要精细化的责任划定规则、方法、流程才能应对业务动态变化、多方协作以及语义多歧环境下的各种复杂数据治理问题。然而现实中，数据认责往往是政企机构数据治理中最易被忽视的短板。DCMM贯标中常见的现象是，许多企业误将“设立岗位、明确职责”等同于“完成数据认责”。对

数据认责的简单化理解和粗放处理将直接导致数据责任“真空”与“重叠”，数据质量

和安全合规等问题难以有效问责、数据治理事倍功半。数据认责体系建设力度和完善程度在一定意义上已成为企业数据管理工作水平的试金石。政企组织的数据认责落地往往面临理论与现实结合的挑战。由于数据组织架构和认责机制等顶层规划不完善、认责矩阵粒度粗、运营机制缺失等问题，数据认责推进中的典型现象包括：参与各方对认责工作以及各角色作用理解不足、数据

责任划定模糊、运动式认责和效果难以持续等。更根本的痛点在于，数据治理价值场景不突出、业务获得感不高，数据认责往往被视作数据管理部门的“摊派任务”；业务参与不足，业务规则制定和质量稽核工作依然堆积在技术端，使得数据认责

流于形式、数据质量和应用提升缓慢。数字化转型的推进和人工智能技术的发展为数据认责工作带来了新的挑战和机遇。一方面，随着数字化转型步入深水区，特别是大模型AI对数据质量、安全提出更高要求，数据认责工作滞后已成为阻碍企业数智化跃升的关键瓶颈。而另一方面，数字化转型的深化也为数据认责的业务参与和良性循环带来契机。数据要素市场的发展以及大模型AI赋能的应用开发范式变革，让数据驱动的业务创新更加容易，业务部门在数据质量方面的获益感加强，数据认责有望成为业务侧“主动认领”的内生需求。全面、动态和可持续的数据认责将成为衡量企业数智化成熟度的关键标志之一。能源、通信、金融等行业的DCMM高等级企业在数据认责方面进行了长期的探索和创新实践，构建了较为完善的制度、组织和方法，通过持续落地和改进切实推动了自身数据管理能力提升和数据要素价值的释放，为行业示范了“数据主人”、“双组长制”等数据认责最佳实践。本报告从数据认责的内涵定义、落地现状、工作方法、优秀实践及未来展望等五个维度进行解读和阐释，旨在提供一套可落地的数据认责实战指南，帮助政企组织破解数据治理中的“责任不清”、“价值不高”和不可持续等难题。目录认责定义02概念溯源

03角色解读04认责动力08行业实践10不足与难点12核心原则16建设路径17常见误区19概念辨析

2101

内涵与外延

0102

落地现状

0703

工作方法

15趋势和展望挑战:复杂生态下的管控张力机遇:Al赋能与价值重塑结语附录242526283004数据认责是数据治理体系的基石工作，其内容涵盖了数据管理角色和权责分配、组织文化建设以及管理流程优化等多个方面。准确界定数据认责的内涵，厘清其与岗位职责、数据确权等相关术语的边界，并结合国际主流理论体系理解关键角色的定位，是构建有效认责和治理体系的前提与基础。内涵与外延0101工作活动

明确数据责任主体。对各类数据生存周期各环节的不同管理职责分解到具体岗位或角色（例如，业务责任人、技术责任人、操作责任人等）。

以制度化方式约束和引导各责任主体履行职责，将数据质量、数据安全和合规要求嵌入业务流程和绩效考核之中。目标与价值

通过责任落实，提升数据质量，为组织各层级的业务、经营决策以及监管活动提供可信的数据基础。

通过责任共识，推动业务参与数据治理，推动数据资产化和数据价值的可持续释放；并通过责任追溯和问责，降低数据风险，保障数据安全合规。

通过责任主体的专业赋能与服务支持，推行规范的数据记录、处理、传输、应用，实现全员数据有责和数据尽责。数据认责这一术语目前在国内尚无较为一致的定义。综合国内外相关的研究以及业界较为领先的企业实践，本报告认为，数据认责是指在组织数据治理框架下，明确各责任主体在数据生存周期内的职责分工，并建立确保这些管理活动有效执行、监测与优化的落地机制。其中，数据生存周期是指数据从规划、产生/采集到加工、存储、传输、应用的全过程；管理事项包括数据质量、标准、安全、价值等具体的治理活动。定义中特别强调“各类各项数据”，表明需要在具体“实体”乃至关键“属性”粒度开展工作，以消除责任真空和责任盲区。广义的数据认责也可以称为数据管理责任制，不仅包含一过性的数据责任梳理和定义，也涵盖动态的执行、监督评价及文化沟通，是DCMM中数据制度、组织、文化等治理要素相互作用的综合体现。1.1认责定义本报告来源于三个皮匠报告站（）,由用户Id:1181721下载,文档Id:1269386,下载日期:2026-06-22内涵与外延02数据认责是数据管理理论在中国本土化过程中逐渐发展的概念，源于国外数据管理科学与治理实践，但也有其鲜明的中国特色。一般认为，数据认责对应英文的“DataStewardship”一词。本世纪初，伴随银行风险管理等业务数据治理要求，以及Teradata，IBM等技术厂商的相应咨询和实施活动，DataStewardship这一说法进入国内企业管理和技术视野，数据认责这一译法大致也是这时出现的。总体而言，数据认责是数据管理各“能力域”要求具体落地的一种制度安排和常态化运营机制，确保每一项数据资产在任何时刻都能找到对其质量、安全与价值的唯一责任人，并基于此开展问责和改进。1.2概念溯源内涵与外延03本白皮书采纳“数据认责体系”作为DataStewardship的正式译法；在涉及国外理论和案例译介或国内客户实践时，我们也接受“数据管护体系”、“数据管理职责制度”或“数据资产责任矩阵”等近似名词，将其视为同等治理理念方法的多种表达方式。了解数据认责概念的演变更详细的阐述文末扫码获取完整版当前数据治理领域的学术文献与行业实践中，存在多种与数据认责相关的角色术语。尽管这些概念大多源自外文语境且仍处于动态演进之中，但辨析其内涵，无疑有助于更好的理解数据认责机制和职能的全貌。1.3角色解读内涵与外延04数据主人（DataOwner）。组织内对特定数据集负有最终责任的部门或个人，对数据的定义、使用、存储和维护负有最终的决策权和责任。数据管理专员（DataSteward）。也称数据管家，代表组织管理数据资产，确保数据需求方者获得高质量数据，以及数据得到有效地应用，使组织得到最大利

益。数据策管人（DataCurator）。面向应用场景，负责本领域和跨域数据的获取、选择、融合及共享等工作，确保数据可被理解、检索、复用。数据保管人（DataCustodian）。负责数据的技术性保管与运行维护，包括数据的存储、传输与安全控制，保障数据技术环境的稳定性。在上述角色中，数据主人和数据管理专员是数据认责的核心角色，其中数据主人侧重于结果，而数据管理专员侧重于任务。数据策管人、数据保管人有时也被认为是广义的数据管理专员角色。内涵与外延05了解上述四类数据认责角色更详细说明文末扫码获取完整版内涵与外延06国内政企机构的数据认责工作目前正处于从“被动合规与技术管控”向“业务主动认责与价值驱动”转型的关键时期。虽然顶层设计和标准体系已日趋完善，但实际落地仍面临着从体系设计到常态化运营的多重挑战。落地现状0207数据认责作为数据治理理论框架和实践的重要组织部分，在监管合规需求、政策推动、标准引导、业务价值以及技术演进等多种力量交织推动下，在国内各行各业广泛渗透和落地。在监管维度，金融业的制度性强监管与多行业基于数据安全法的合规要求，共同确立了问责机制与第一责任人制度：国家标准如DCMM提供了统一的评估标尺，通过明确谁主管谁负责等原则，促使企业在角色定义上达成行业共识：随着数字化转型深入，认责动力逐渐从早期科技部门主导的生产刚性约束转向业务部门对数据要素价值的主动领责，实现了从外部摊派向业务内生的转变：此外，在吸收国际方法论的基础上，本土科技巨头的实践确立了实操范本，而当前大模型技术的引入正通过自动化补全血缘与智能推荐主体，推动认责体系从静态管理向动态、协同的智能化阶段跨越。国内政企机构的数据认责工作目前正处于从“被动合规与技术管控”向“业务主动认责与价值驱动”转型的关键时期。虽然顶层设计和标准体系已日趋完善，但实际落地仍面临着从体系设计到常态化运营的多重挑战。2.1认责动力落地现状08在国家战略指引、监管强力推动和行业内生需求的驱动下，数据认责从金融和电信等数据密集型和强监管行业向能源、制造政府等行业渗透，已在中国多个关键行业取得了显著进展。各行业根据其业务特点、数据现状和发展目标，探索出各具特色的推进模式和方法，并初步显现出其核心价值。

2.2.1金融行业：强监管模式下的精细化与体系化金融行业是中国数据认责实践起步最早、体系最成熟的领域之一。其推进的核心驱动力源于严格的外部监管和复杂的内部风险管理需求。深入了解数据认责外部驱动与业务价值文末扫码获取完整版2.2行业实践落地现状09金融机构通常采用集中式的治理模式，通过设立由高管领衔的数据治理委员会确保决策的权威性，并由常设的数据管理办公室牵头落实各项制度。在具体执行层面，机构建立了业务认责人、技术认责人与数据使用人的三级角色体系，由业务部门对数据

定义、质量及安全负总责，IT部门负责技术实现与运维。这种权责映射通过详细的认责矩阵得以明确，并被深度嵌入到系统开发、需求变更及数据采购等日常业务流程中，实现了从制度化向常态化的平稳过渡。

2.2.2电信行业：海量数据驱动下的平台化与资产化电信运营商凭借海量的用户、网络及行为数据，以资产化为核心目标，通过数据认责支撑精细化运营与业务创新。运营商普遍构建了企业级大数据治理平台，将认责流程深度集成于元数据及质量管理模块，实现了质量问题的自动化派单与闭环追溯，确保责任能穿透至具体操作

人员。针对庞杂的业务体量，电信企业常采用分域治理模式，将数据划分为客户、市场

及网络等域，并由各域负责人统筹认责工作以贴近生产一线。此外，通过自动化工具建立的动态资产目录将权责关系与数据字典直接绑定，确保了从库表到字段级的业务与技术责任人均能被精确识别。在这一体系支撑下，电信央企已率先开展数据资产入表

探索，通过明确数据权属与成本收益，为数据资源向财务资产的转化奠定了管理基础。

2.2.3能源行业：安全与效益并重的全生命周期管理能源行业，特别是电网企业，其数据与国家能源安全、社会稳定运行息息相关，因此数据认责工作兼具保障安全和提升效益的双重目标。能源企业普遍建立了涵盖数据产生、传输、处理直至销毁的全生命周期认责体系，将责任范畴从业务数据延伸至源头采集设备与中间处理环节。针对电网公

司组织层级多、地域分布广的特点，领先企业构建了贯穿网、省、地、县的四级协同落地现状10体系，确保管理要求能够穿透至基层的具体岗位与班组。由于数据规模庞大且组织结构复杂，行业内多采用“平台加方法论”的推进模式，利用专业治理平台固化认责矩阵，并通过自动化的质量监控与工单流转，使数以万计员工的认责工作在动态环境中保持实时有效。

2.2.4制造行业：破除孤岛，赋能智能制造制造业的数据认责工作与企业的数字化、智能化转型紧密相连。其核心挑战在于打破长期形成的“数据孤岛”，实现从研发、采购、生产到销售、服务的全价值链数据贯通。

2.2.5政府部门：提升服务效能与促进数据开放政府部门的数据认责，既是提升内部管理效率和公共服务水平的“内功”，也是推动数据要素市场化、赋能数字经济发展的“外力”。总之，数据认责在多个行业和企业中落地，已成为各行各业推动数字化转型、提升管理水平的关键抓手和普遍共识。从最初被视为解决数据质量问题的技术手段，到被定位为支撑企业级数字化变革和数据资产价值实现的基石，数据认责在中国的认知深度和实践广度都在不断拓展。了解各行业数据认责的典型模式、价值成效等内容文末扫码获取完整版落地现状11 2.3.1设计与实践脱节数据认责体系的基石是科学合理的角色设计。然而在实践中，理论模型与企业实际情况的结合往往存在巨大鸿沟，存在角色与职责设计本地化不足、认责机制未能有效运转、权责利不对等等问题。具体而言，在角色设计方面，许多组织在引入认责体系时因缺乏对组织架构、人员能力及管理文化的本地化适配，导致通用角色在具体业务场景中引发权责冲突与沟通壁垒，削弱了机制的生命力。在认责机制执行层面，由于缺乏清晰的协作流程与方法指引，认责人往往难以将管理动作有效融入日常业务活动，使得认责关系仅停留在组织架构图中而未能形成闭环的运行机制。此外，权责利失衡问题普遍存在，责任人常处于有责无权的困境，尽管数据认责工作在国内各行业已取得积极进展，但在从“建起来”到“用得好”的深化过程中，依然面临着一系列普遍性及深层次的挑战。这些挑战贯穿于顶层设计、具体执行和常态化运营的全过程，成为制约数据认责价值进一步释放的关键瓶颈。2.3不足与难点落地现状12加之缺乏与绩效挂钩的激励措施，导致认责工作逐渐转变为被动应付的行政任务，严重制约了体系的可持续发展。 2.3.2范围与粒度失衡数据认责矩阵是连接角色与数据的桥梁，是认责工作的核心产物。然而，在编制和维护认责矩阵的过程中，普遍存在范围和粒度的平衡难题。存在认责范围过大或不当、认责粒度难以把握等问题。如何在管理精细度与实施成本之间找到平衡点，是所有实践者面临的共同挑战。

2.3.3业务参与和感知不足数据认责工作成功的关键，在于推动业务部门从“被动执行”转向“主动共建”。然而，实践中普遍存在业务部门参与不足、价值感知不清晰、基层负担重等现实困境，导致认责机制难以融入业务、发挥实效。

2.3.4

缺乏可持续性许多组织的数据认责工作呈现出典型的运动式、项目制特征，缺乏长效、可持续的运营机制，导致一阵风过后，一切又回到原点。在实践中表现为运动式推进、难以持续，缺乏固化的流程和工具支撑、以及组织文化变革滞后，数据意识薄弱等问题。落地现状13不打无准备之仗、充分了解数据认责工作痛点难点文末扫码获取完整版落地现状14面对数据认责落地过程中的诸多挑战，构建一套切实可行的实操体系显得尤为紧迫。这需要从核心原则出发，系统性地规划架构设计、制度制定、矩阵编制及常态化运营等关键阶段，并结合DCMM贯标要求，为企业提供从理论到实践的具体指引。工作方法0315构建高效的数据认责体系，必须遵循一套符合企业实际的指导原则。基于DCMM国标和标杆企业实践，数据认责工作应遵循以下原则：1、业务主导、问题导向鉴于IT部门无法定义数据的业务规则和质量标准，数据主责必须落在业务归口管理部门，这是数据认责体系建设的最根本原则。2、人人有责、人人尽责数据治理不应仅限于专家或管理层，从数据录入员、开发人员到数据分析师、业务决策者，每一环节的参与者都应承担相应的责任。3、滚动开展、问题导向避免试图一次性解决所有数据问题，而是应以价值为驱动。应优先选取对公

司经营分析、监管报送、市场披露、跨境合规等影响大的“核心数据”进行认责，逐

步扩大覆盖范围。4、权责利对等在赋予DataOwner管理权的同时，必须给予其数据使用便利权及绩效收益，防止出现“只定责不授权”或“只担责无收益”的局面。3.1核心原则工作方法16

3.2.1策略确立与认责范围划定数据认责工作应坚持以“问题导向”为根本原则。企业不宜试图一次性对所有数据进行认责，而应围绕业务活动中数据问题的分布和实际影响，识别并界定关

键数据要素（CriticalDataElements,CDE）。关键数据要素的识别与定义，为认责工作明确了“靶心”，通常可基于影响度、共享性、重要性等维度进行综合判定和动态调整。

3.2.2认责矩阵梳理与编制认责矩阵的梳理与编制是数据认责体系落地中的核心环节，旨在将相对抽象的治理策略转化为具体、可执行、可追溯的责任分配表，重点回答“谁负责什么数

据”以及“负何种责任”等问题。在此过程中，业务部门应当作为数据的“主责部门”，数据认责体系建设并非一蹴而就的工程，而是一个涵盖范围确定、核心数据梳理、认责实施及持续优化的闭环过程，需逐步推进、持续迭代。3.2建设路径工作方法17表：某企业数据治理责任分配矩阵 3.2.3认责落地实施认责矩阵编制完成后，需通过一系列具体的流程设计与运营动作，推动其从“纸面方案”转化为“实际行动”。首先需制定详实的计划，并开展深度动员阐明管理价值，引导业务部门从认知认同转向行动配合。落地过程应遵循试点先行的原则，在高痛点领域验证RACI分工与流程的合理性，并将其固化为岗位可执行的标准作业程序以确保职责的可考核性。最终，企业应利用技术手段实现认责机制的固化，通过治理平台的“硬控制”与动态核查机制应对组织调整或人员变动，从而防止责任链条断裂并保障治理体系的长效运行。

3.2.4常态化运营与持续改进通过建立持续闭环的管理机制，驱动数据质量的稳步提升与治理价值的持续释放。承担起主体责任。主责部门的判定一般遵循业务归口管理、谁定义谁负责、以及主责唯一等原则，并借助RACI责任分配模型清晰界定各参与方/人的当责者、执行者、咨询者、知情者等角色和相应职责，完成数据认责关系矩阵与数据认责要求清册的梳理与编制。工作方法18数据认责体系初步建成后，工作重心需从项目态的实施建设转向常态化、制度化的运营监控阶段。企业应建立一套量化管理体系，对治理执行效率、结果成效及业务价值进行多维度监控管理。在此基础上，通过严格执行发现、分发、整改与预防的闭环管理流程，从修复单一问题逐步走向改善根源性问题的优化。同时，通过构建与认责成效挂钩的正向激励机制与文化引导，有效匹配责权利、推动数据认责从被动的合规要求演变为主动的自我驱动，最终促进组织内部形成数据质量人人有责的治理氛围。按图索骥，深入了解如何将数据认责做到实处文末扫码获取完整版3.3常见误区工作方法19政企组织在推进数据认责时通常面临三个核心认知误区及若干执行陷阱。首先是工作性质误区，即错误地将数据岗位职责等同于数据认责，忽视了认责机制作为叠加在行政架构之上的“横向治理权”本质，只有建立独立的制衡与考核体系才能防止治理目标被短期业务目标排挤；其次是对象范围误区，即盲目追求覆盖全量数据的“一次性确权”，这种贪大求全的做法往往因沟通成本过高和缺乏显性收益而导致半途而废，务实的方法应当是坚持场景驱动与小步快跑的原则；最后是人员配置误区，即认为必须组建庞大的专职队伍才能启动工作，这极易导

致“管的人不懂数据，懂的人不管数据”的错位，有效的模式是将治理职能加挂于

现有业务岗位，由专职部门负责体系设计而由兼职人员负责执行落地。政企组织

应当构建“专职负责体系设计、兼职负责执行落地”的复合型组织模式。通过细化RACI模型和建立常态化运营机制，确保认责体系能够真正落地并持续赋能业务发展。防患未然，深入了解数据认责的误区陷阱文末扫码获取完整版工作方法20数据确权通常指法律层面的所有权确认，解决数据要素在外部场景的数据权属与权益边界问题，具有法律和宏观市场属性。相比之下，数据认责聚焦于组织内部的管理授权与责任承担，关注组织基于对其持有数据如何由具体的部门、岗位和人员有效管理，侧重于运营效率与风险控制。 3.4.2问责与职责3.4概念辨析

3.4.1数据认责与确权工作方法21在数据认责的RACI模型中，严格区分问责（Accountability）与职责（Respon-sibility）不仅是概念辨析的要求，更是正确梳理认责和构建有效治理体系的前提。

Accountability（当责/问责）聚焦于“对结果负责”，它代表的是一种承诺与最终的决策权。相比之下，Responsibility（职责/执行）则聚焦于“对过程负责”或“对任务负责”，它关注的是具体动作的执行与交付。

3.4.3数据主人、和数据管家与数据责任人数据主人拥有数据资产的最高裁决权和最终解释权，对数据的安全与质量负有最终的领导责任（Accountability），通常由业务部门负责人担任，包括“委托权”、“最终裁决权”、“拍板权”等“领导权”和“主导权”，承担结果之责。数据管家定位于执行层，是数据主人的具体代理人，负责将治理策略转化为日常的业务规则定义、标准维护及质量监控动作（Responsibility），承担相关“职责”。工作方法22消除歧义、提高沟通效率，详解数据认责概念差异文末扫码获取完整版工作方法23随着人工智能技术的飞速发展和企业数字化转型的深入，数据认责正在经历一场深刻的范式转移。传统的、以静态管控为核心的认责模式已难以适应实时、异构且高度智能化的数据生态。未来的数据认责将不再局限于单一的“守门人”角色，而是向着更加自动化、业务化和分布式的方向演进。本章将从挑战与机遇两个维度，探讨AI时代数据认责的新范式。趋势和展望0424AI时代的数据认责面临环境复杂化、消费对象智能化及文化认知错位等多重挑战。随着数据生态向边缘和非结构化领域无限延伸，治理机制需在集中管控与敏捷响应间寻找平衡，以应对数据边界模糊带来的管控压力。同时，消费对象向AI智能体的转变要求数据从“人可读”进化为“机器可理解”，这在倒逼结构化与非结构化治理融合的同时也暴露了严重的技能与工具缺口。更为核心的障碍在于，若组织不能将认责从合规负担转变为业务