今天分享的是：国际数据治理协会：2025工业企业数据治理实践指南
报告共计：33页
《2025工业企业数据治理实践指南》核心内容总结
国际数据治理协会于2025年7月发布的《工业企业数据治理实践指南》，以“1-1314”数据治理架构为核心，系统阐述工业企业数据治理的方法、实践路径及价值，为工业企业数据治理提供全面指导。
指南首先明确了工业企业数据治理的概念定义与价值内涵，奠定理论基础。其核心框架“1-1314”架构包含五大关键模块：一是一套数据管理体系，从数据管理组织、制度与流程，数据分类、编码与模型，数据质量与安全，数据交换、元数据与分类分级四方面夯实治理基础；二是一个数据安全架构，通过终端、网络、数据库三层安全防护筑牢数据安全防线；三是三个数据服务支撑，分别面向业务系统、管理者、业务管理过程与数字化转型，释放数据业务价值，如为管理者提供BI、大数据分析支持，为数字化转型提供元数据与数据资源管理服务；四是一套数据治理知识，通过治理过程和成果的知识转化与转移，推动企业治理能力持续提升；五是四重数据质量防护，结合源端三重防护与末端一重防护，保障数据全生命周期质量，源端防护运用正则表达式、算法、行为约束等手段，末端防护侧重质量检测与改造。
在与现有理论标准融合方面，指南提出深度融合DAMA理论与DCMM标准，既拓展DAMA理论应用场景，又助力DCMM标准在工业企业落地，形成更贴合工业领域的治理体系。
实践层面，指南给出多维度实施路径：全方位重构数据标准体系，明确元数据、数据安全、数据质量等管理标准，改善数据环境；构建全视角管控的静态数据中心，覆盖物资基本视角、组织视角、业务视角等信息，保障数据质量；通过技术（如算法、正则表达式）与行为手段结合，深层次提升数据质量；建立日常数据质量监测体系，从数据一致性、完整性、合规性等维度实时监测预警；构建基于场景的数据服务体系，推进数据资产化管理，数据资产具备增值性、虚拟性、安全性等特性，可通过挖掘、分析等实现价值提升；构建基于过程的知识体系，整合治理项目、申请变更、审核等过程知识，确保持续治理能力。
此外，指南还对未来工业企业数据治理发展方向进行展望，为企业长期数据治理规划提供参考。
以下为报告节选内容
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
