数据治理的概念和方法该如何理解?

2022-12-06 09:21:34
光点科技
数据治理

随着全球数据量的急剧增长,国家之间、企业集团之间等数字经济竞争也愈发激烈。为了提升企业数字化转型水平,同时保障国家数字经济发展战略的顺利实施,国家开始对数据治理工作进行研究。 目前关于数据治理已经形成了较为统一的认识,但是数据的来源、定义和特征等问题还没有完全形成共识。 本文在梳理数据治理概念时注意到,对于不同机构发布的数据集的质量标准不一致,这是因为不同机构针对同一主题研究时观点上存在分歧。这就意味着我们需要更好地理解不同机构对同一件事情的看法和观点。



为了解决这一问题,我们从两个维度进行讨论:第一维度是研究对象;第二维度是研究方法。 在本文中我们首先讨论了什么是数据治理,然后分别从以下三个角度分析了数据管理系统构建过程和技术选择原则背后所隐含的价值: 1、信息收集方面:从技术上看,可以通过大数据分析来获得更多关于数字经济、数字产品和数字服务发展趋势方面的信息; 2、数据管理方面:可以利用先进信息技术如区块链技术来保护和促进数据所有权以及隐私;


一、什么是数据治理

数据治理是指组织为了保障数据的合法合规、安全可控,所进行的以维护和保障数据权益为目的的管理活动。 数据治理是全球互联网发展到一定阶段时出现的一个新术语,其主要思想是通过科学的手段和方法来规范用户行为。在中国,数据治理也被称为“智慧治理”。 [][6]目前国际上关于数据治理的相关学术文献非常少,因此我们将本文定义为“关于数据治理理论和实践问题的研究”。


二、数据管理系统的构建

在这里,我们要回答的问题是:数据管理系统的构建是如何实现的? 数据作为新一代信息技术与实体经济深度融合发展中所产生的具有战略意义的新型生产要素,正在深刻地改变着传统产业、行业和社会,成为经济社会发展的新引擎。 这里需要注意:1、数据管理系统构建过程中是否需要引入新技术,尤其是区块链技术;2、数据管理系统是否能够发挥作用;3、新技术应用在数据治理中的关键作用。


因此,我们可以看到在不同类型的数据收集活动中,其具体使用方法存在差异,主要体现在两个方面:1、收集到的原始资料可能会存在较多偏差和缺失;2、利用已有工具和模型进行处理时往往存在不足或缺失。 []所以我们认为:对于一个完整的数据治理过程来说,应当把采集到的原始资料、原始图片,以及收集到数据之后对其进行分析(主要包括两个步骤)。第一步:对原始资料进行分析,发现其中包含了哪些问题;第二步:对于这些问题提出解决方案;


三、技术选择原则背后的价值:隐私保护与数据安全

我们还可以将数据安全与隐私保护视为一种价值。 我们将首先通过一些实际案例来说明什么是数据治理的本质和价值,然后在此基础上对技术选择原则进行分析。 数据治理的根本目标是为了提高数据质量,因此,要从源头和过程进行监控,并从整体上对信息进行安全保护。 [12]目前许多国家已经在积极部署和实施数据收集、分析、管理和存储的战略。 [13]这将有助于帮助用户更好地了解自己的需求和面临的风险。


四、结语:全球竞争格局下中国在数据治理领域的努力方向

在数据治理领域,中国的优势主要体现在两个方面:第一,在国际标准制定中发挥了主导作用。 第二,中国企业在利用数据服务经济社会发展的过程中有独特的经验和模式。 从第一点来看,我们国家可以借鉴国际上成熟稳定的标准框架和做法,结合自身实际发展需要制定数据治理的标准,同时还应该鼓励企业积极参与并发挥作用。 第二点是国家层面对数据治理给予了足够重视。 例如“十四五”规划纲要明确提出要建立健全数据管理体系,加强安全保障能力建设;同时对构建数据安全治理体系做出了规定。


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