對企業來說，優質的數據資產堪比“會下蛋的金雞”，能幫著精準決策、優化流程、挖掘商機，甚至在市場競爭中搶占先機，現在誰能把數據用得好，誰就掌握了主動權。國家成立數據局、大力推進數據標準化工作，也是為了讓咱們國家的數據建設有章可循、數據資產保值升值。

老美數據治理的經驗也很值得借鑒，其中，美國國防合同管理局（DCMA）在2022年發布的《企業數據治理手冊》，就針對性非常強、可操作性也很強，大家可以參考。

手冊目的是指導和美軍簽約的企業，能夠統籌協調人員、流程、架構和技術，將數據作為企業資產充分利用起來。

手冊圍繞數據治理全流程，聚焦職責分工、數據需求、數據架構、數據管理及數據指標五大核心維度，分析了數據從創建到處置的全生命周期管理要求，提出了標準化、安全化、可共享的數據治理實施路徑，為美軍數據資產規范化管理提供了完整框架。

一、總則

手冊明確，該手冊適用于DCMA所有組織單位及相關數據治理活動，同時需優先遵循更高級別的法規、政策、指導文件或協議。隨著機構現代化建設推進，需重點發揮數據標準化和互操作性支持作用。

這個手冊提出四項核心政策：

一是制定機構層面戰略數據治理標準、流程及程序；

二是為數據全生命周期管理提供指導；

三是推行統一的戰略數據管理和數據庫架構方法，以企業級戰略為起點；

四是安全、高效、合規且符合職業道德地執行手冊要求。

二、職責分工

這個手冊構建了六級分工體系，明確各角色核心職責，確保數據治理責任落地。

作為核心領導角色，需為數據管理規劃實施提供戰略指導，主導治理流程推進，監督數據質量與完整性，明確各相關角色職責，協同修訂數據模型，規范數據變更審核批準流程。

作為業務與數據解決方案的關鍵聯系人，需參與數據標準制定，協作設計數據結構，轉化業務需求為數據解決方案，確定合適數據源，上報數據指標，制定數據處置原則，反饋并協作解決數據質量問題。

主要負責數據訪問權限管理，推廣數據集成與互操作性價值，遵守相關戰略、法規及標準，落實系統備份與災難恢復計劃，保障數據資產的完整性、機密性和可用性。

需確保數據全生命周期符合現有標準，保障數據質量穩定性，代表職能用戶群體利益，協同業務發起人及產品負責人推進數據治理。

為數據架構設計、部署及管理提供專業支持，協調明確數據存儲、使用及集成方式，確保數據資產與業務、技術能力匹配，維護數據架構記錄并保持與國防部框架一致。

審核企業級影響的數據質量問題，基于準確性、完整性等核心維度，全程評估監控關鍵數據質量問題，向數據管理委員會提出流程改進建議。

三、數據需求 （一）需求識別核心要素

這個手冊強調，數據需求識別需覆蓋八大關鍵維度：實現數據戰略對齊，確保數據具備多維度特性；依托權威流程清單實現與戰略目標對齊；明確數據結構與定義標準；落實主數據管理規范；強化網絡安全保障；認證驗證數據生產者資質；通過流程映射明確業務需求與數據用途。

需求需通過指定系統提交，經公司治理部門審核后，由數據管理委員會進一步審核；重大數據結構變更需開展符合性分析并告知數據使用者，微小變更由數據管家協同相關委員會審核批準；審核通過后，由相關委員會協同仲裁沖突、評估影響，最終決定批準或駁回；批準后的需求按指定指南執行實施流程。

四、數據架構

數據架構作為數據治理的核心組成，明確數據存儲位置與流轉路徑，為政策制定、問題排查提供基礎支撐，同時助力識別數據質量改進的潛在業務影響，為指標制定和量化評估提供便利。

需通過多種資料和建模符號記錄數據對象、屬性、關系及數據流，數據架構師與業務團隊、治理委員會等協同，將業務需求轉化為數據解決方案，數據架構資料需經業務、數據、技術層面代表審核批準。

五、數據管理

設立業務數據管理委員會，負責制定維護數據管理流程及文件，審核裁決數據管理問題，協調解決跨部門數據治理訴求；需求處理需先由相關委員會評估，再咨詢數據管理委員會及IT團隊意見。

這個手冊要求建立分級保護機制，確保授權實體合法使用數據，根據信息敏感性設定訪問權限保護等級，對所有存儲、處理、傳輸數據的信息系統實施安全防護。

明確采用法規、政策等確立的權威數據源，消除冗余、明確歧義，數據管家需記錄需求對應的合適數據源，清晰定義數據結構，規范數據交換記錄與更新。

聚焦業務、運營和元數據實施質量規劃，收集并解決具體數據質量問題，從數據錄入環節開始貫穿全生命周期評估質量，將控制措施融入系統開發生命周期。

通過協作定義數據模型及屬性實現數據集成，優先采用應用程序編程接口保障系統間互操作性，防范云系統及商業智能解決方案的數據風險。

全面落實數據管理、記錄管理和可訪問性要求，明確數據處置程序，在數據生命周期早期確定處置方式，確保全流程規范可控。

六、數據指標

這個手冊要求數據管理委員會識別并維護核心指標，每半年向數據管家和保管員匯報，指標包括數據剖析（識別缺失、錯誤等問題數據）、流程周期與處理時間、權威數據源一致性等關鍵內容。

結束語

數據就像散落在各處的“碎銀子”，沒經過治理時，雜亂無章、真假難辨，不僅幫不上忙還可能添亂，而數據治理就是把這些“碎銀子”熔煉成“金元寶”的魔法——它通過明確職責分工、規范流程標準、搭建架構體系，讓數據從“亂糟糟” 變得“明明白白”，從“沒人管”變成“有人護”，既保證了數據的安全合規，又能讓數據順暢流動、高效發揮作用。