从数据合规到价值释放：数据治理规范实践指南 GBT34960.5-2018

价值释放数据治理规范实践指南目录(一)问题现状(二)问题影响(一)数据治理框架图(二)数据管理体系维度(三)数据价值体系维度(二)各模块核心要求案例1:某股份制商业银行数据治理实践案例2:某汽车制造企业数据治理实践案例3:某省级政务服务中心数据治理实践英格尔认证英格尔认证技术并列的第五大生产要素。为规范企业数据治理活动，国局、国家标准化管理委员会于2018年正式发布《信息技术服务治理第5部分：数据治理规范》(GB/T34960.5-2018,以下简称《规范》)。该标准于2019年1月1日正式实施，是国内唯一通用型企业数据治理国家标准，归属于GB/T34960信息技术服务治理标准体系，是企业搭建全域数据治理体系、开展第本白皮书旨在面向各类企业系统介绍数据治理的核心概念值、《规范》的体系框架、落地实施路径及典型实践案例，并支撑企业开展GB/T34960.5-20从数据合规到价值释放——GB/T34960.5-2018数数据治理是组织在数据全生命周期(从获取、存储、整合、分析到应用、呈现、归档、销毁)中，通过法律法规、管理制度、标准规范、技术工具等一系列手段，对数据资源进行管控和优化的系统性活动。动符合《网络安全法》息保护法》等法律法规及行业监管要求，规避合规风险。建立覆盖全面、分工协作的数据管理组织架构，完善制度和流程体系，保障数据准确、完大核心目标《规范》明确了数据治理的三大核心目标：运营合规、风险可控、价值实现，适用于所有类型企业开展英格尔认证企业数据治理问题现状与影响当前我国企业数据治理整体仍处于初级阶段，普遍存在以下核心问题：·数据权责不清晰，缺乏统一的数据管理组织架构，·没有统一的数据标准，关键数据定义长期无法达成共识，数据孤岛现象严重。·对数据安全、个人信息保护的合规要求认知不足，敏感数据未做分级分类管控，存在数据泄露、违规使用的风险，难以满足监管要求。·数据质量参差不齐，重复、错误、缺失数据占比普遍超过20%。·元数据管理缺失，无法追溯数据来源和流转路径。·缺乏统一的数据治理工具，重复建设现象普遍。无法支撑精准决策、产品创新、商业模式升级等近年来因数据泄露、违规使用个人信息被处罚的企业数量年均增长超30%,最高处罚金额可达企业年营业额的5%,同时面临声誉损失。低质量数据导致决策失误、业务流程卡顿，据行业调研，企业因数据质量问题产生的额外成本平均占总运营成本的15%-20%。大量数据资源闲置，无法转化为资产和价值，错失数字化转型带来的增长机遇，在市场竞争中逐渐落后。数据治理是数字化转型的底层基础，只有建立规范的数据体系，才能打通业务高质量、标准化的数据为管理层提供准确的决策依据，减少主观判断带来的偏建立统一的数据标准、流程、制度，明确各部门、各岗位的数据权责，打破部门壁垒，提升协同效率。通过数据分级分类、访问控制、加密脱敏等措施，构建全链路数据安全防护体建立数据质量监控、整改机制，持续提升数据的准确性、完整性、一致性，降英格尔认证通过数据治理实现数据资源的标准化、确权化，为企业数据资产入表、数据交易流通奠高质量的数据可支撑精准营销、智能风控、供应链优化、产品迭代等场景，直接带动业数据资产可对外提供数据服务、参与数据交易，成为企业新的利润增长点，据测算，完成数据治理的企业数据价值释放效率平均提升40%以上。从数据合规到价值释放——GB/T34960.5-2018数据治理规范实践指南《规范》构建了“顶层设计-治理环境-治理域-治理过程”四位一体的数据治理框架，形成闭环的治理体系。(一)数据治理框架图(标准/质量/安全/元数据/生命周期)(流通/服务/洞察)(人员/经费/制度/文化)(二)各模块核心要求明确决策、执行、监督各层级角色权责，设·数据管理体系聚焦数据的规范管理，涵盖数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理、数据生命周期管理五大核心域。技术变革等外部变化，满足业务和利益相关方·促成因素要求企业落实遵循PDCA循环原则，分为统筹规划(明确目标、评估现状)、构建运行(落地制度流程、实施治理活动)、监控评价(评估绩效、遵循PDCA循环原则，分为统筹规划(明确目标、评估现状)、构建运行(落地制度流程、实施治理活动)、监控评价(评估绩效、合规性、风险)、改进优化(调整策略、完善体系)四个阶段，形成持续改进的闭环。从数据合规到价值释放——GB/T34960.5-2018数据治理规范实践指南企业如何建立数据治理体系企业可按照“评估-设计-落地-认证”的路径，分阶段推进数据治理体系建设，具体实施路径如下：核心任务阶核心任务阶段对照《规范》要求，评估企业当前数据治理成熟度，识别与标准的差距，明确治理优先级。制定数据治理战略，构(如数据治理委员会、数据管理专员岗位),设计数据治理整落实治理所需的人员、经费、基础设施资源，通等配套机制，适配内外部环境要求。输出成果输出成果数据治理现状评估报告差距分析清单数据治理战略规划组织架构方案权责清单资源保障方案配套管理制度培训体系从数据合规到价值释放——GB/T34960.5-2018数据治理规范实践指南阶阶段核心任务核心任务分别建设数据管理体系(制定数据标准、建立质量监控机制、部署安全防护措施、搭建元数据管理平台)和数据价值体系(打通数据共享通按照PDCA循环推进治理活动，定期开展内部审核，监控治理绩效，针对问题持续项，准备认证材料，申数据标准规范数据质量管控流程安全防护方案数据应用场景清单数据标准规范数据质量管控流程安全防护方案数据应用场景清单内部审核报告绩效评估报告改进方案认证申请材料内部整改报告输出成果数据治理体系实施案例介绍案例1:该行原有数据分散在100+业务系统中，数据标准不统一，数据质量差，监管合规压力大，数据无法支撑·顶层设计：成立由行长牵头的数字金融与数据治理委员会，设立专职数据管理部制定统一的数据标准体系，覆盖1000+核心数据项；搭建元数据管理平台，实现全行数据血缘追溯；部署数据安全管控平台，对敏感数据进行分级分类管控，落地脱敏、加密等措施。·过程管控：建立数据质量月度考核机制，每季度开展数据治理绩效评估，持续优化治理流程。核心数据质量准确率从72%提升至98%,风控模型准确率提升15%,精准营销转化率提升22%。案例2:某汽车制造企业数据治理实践该企业生产、供应链、销售数据分散在不同系统，主数据不统一，导致生产计划与供应链脱节，库存成本高，·顶层设计：制定数据驱动智能制造的战略，搭建跨部门的数据治理工作组，明确各环节数据权责。·治理域落地：建立统一的主数据管理体系，统一物料、供应商、客户等核心主数据标准；打通ERP、MES、供应链系统的数据壁垒，建立数据质量实时监控机制，对生产、库存数据进行动态管控。·价值释放：基于治理后的数据搭建供应链协同平台、生产智能调度系统，实现数据驱动的生产优化。案例3:某省级政务服务中心数据治理实践·顶层设计：制定政务数据共享战略，建立由省大数据局牵头的政务数据治理架构，明确各部门数据提供、使用权责。制定统一的政务数据标准，覆盖人口、法人、电子证照等核心数据；搭建省级政务数据共享平台，建立数据安全分级管控机制，保障政务数据安全共享。·价值释放：基于治理后的数据实现“一网通办”,打通各部门业务系统，实现数据多跑路、群众少跑腿。英格尔认证框架，开展数据治理体系建设并通过第三方提升核心竞争力、实现数字化转型的关键路径。建议各企业尽快启动数据治理体系建设，对标国家从数据合规到价值释放——GB/T34960.5-2018数据治理规范实践指南ICAS数智信息化管理体系认证产品丰富，目前已开展ISO/IEC20000-1信息技术服务管理体系、ISO/IEC27001信息安27040数据存储安全管理体系、ISO55013数据资产管理体系及GB/T34960.5-2018数据治理规范等管理体系认证和培训ICAS在数智化产品认证服务领域深耕多年，业绩出众。ICAS长期在数字科技与人工智能领域投入研发资源，精通风险管理技术