数据交易所内部治理机制,几种常见的数据治理框架|数据治理思考笔记,1
数据交易所内部治理机制,几种常见的数据治理框架|数据治理思考笔记,1
数据产权：探索建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，形成中国特色的数据产权制度体系。流通交易：促进数据要素市场的形成与发展，合理降低市场主体获取数据的门槛，强化反垄断和反不正当竞争，建立数据可信流通体系。
定义了数据治理、数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理、文档和内容管理、元数据管理、数据质量管理这10个领域，以及目标和原则、活动、主要交付物、角色和职责、技术、实践和方法、组织和文化这7个环境因素，为数据管理提供了完整的结构体系。
构建全方位的数据治理体系框架：管理体系：如同立法者，确立数据治理的基本规则和流程。标准化方法：通过引入SOP等标准化操作流程，确保数据治理的规范性和可衡量性。评价体系：建立数据治理的评价机制，确保治理效果能够得到及时检验和反馈。
数据治理通过问题管理建立信任，减轻支持负担，提升数据质量和管理效果。实施过程需透明，问题识别、解决和沟通机制有效运行。总结，DAMA数据治理框架通过策略、制度和项目实施，驱动组织业务价值提升，同时确保数据的合规性和价值管理，为数据驱动的组织转型提供坚实支撑。
数据湖：作为原始数据的存储空间，允许无限制地存储不同类型的数据，但需要有效的元数据管理以避免数据混乱。通常采用ELT模型。关键分支与技术：机器学习、数据挖掘技术和文本挖掘是数据科学的关键活动。大数据与数据科学的实施：战略制定：明确业务需求，选择并获取数据源，制定分析方法。
如何有效的进行数据治理和数据管控？建立统一的数据标准。目前存在各业务部门标准不统一，部门之间数据标准矛盾或者相互混淆的情况，导致部门间数据交换，数据共享比较困难。
将元数据、主数据、交易数据、参考数据以及数据标准内置固化到数据清洗工具或系统中，结合组织架构、内容管控、过程管控等管理机制、技术标准提高数据治理人员的工作效率。
树立数据治理观念 金融机构应深刻认识到数据治理的重要性，这不仅是满足外部监管的需要，更是推动自身数字化转型和加强风险管理的基础。 高层领导应从战略层面给予高度重视，积极推动构建全面的数据治理文化，确保数据治理理念深入人心。
建立数据共享平台，促进不同部门之间的数据交流和协作。制定数据共享规范，确保数据的适度分享和合规使用。持续优化数据治理流程：根据业务发展和数据治理实践的不断深入，对数据治理流程进行定期评估和优化。引入先进的数据治理工具和技术，提高数据治理的效率和效果。
价值实现与用户服务：该阶段以前两个阶段的建设为基础，旨在为用户提供便捷的数据获取途径，直接满足用户的需求，从而实现数据的实际应用价值。通过这三个阶段，企业能够建立一个全面的数据质量管控平台，以用户为中心，通过用户使用数据来优化数据质量，实现数据治理目标，并*限度地发挥数据的价值。
数据二十条对数据治理提出了六项具体要求，旨在建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度。以下是每项要求的详细解释： 确立数据治理的法律框架和政策体系：数据二十条要求制定全面的数据治理法律法规，确保数据治理有法可依。
数据二十条对数据治理提出的要求是：建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度。数据治理在现代社会中的重要性日益凸显，特别是在数字经济高速发展的背景下。数据二十条作为指导我国数据治理的重要政策文件，对数据治理提出了明确而具体的要求，其中建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度是关键所在。
该《意见》提出了20条政策举措，涉及数据产权、流通交易、收益分配和安全治理等关键领域，具体工作原则包括遵循发展规律、创新制度安排、坚持共享共用、释放价值红利、强化优质供给、促进合规流通、完善治理体系、保障安全发展和深化开放合作、实现互利共赢。
数据作为新型生产要素，具有无形性、非消耗性等特点，可以接近零成本无限复制，对传统产权、流通、分配、治理等制度提出新挑战，亟需构建与数字生产力发展相适应的生产关系，不断解放和发展数字生产力。
大数据治理的核心要素：包括数据的获取、处理、存储和安全等关键环节，涉及数据的生命周期管理。 大数据治理的支持要素：设立数据管理专员制度，制定统一的主数据标准，确保数据质量，并考虑与现有数据管理能力的集成。
国家数据局于2023年10月正式成立，国家层面协调统筹数据建设，促进数字经济与实体融合，提升基础设施水平。地方层面，广东、浙江等10多个省市设立大数据管理机构，承担行政管理与产业发展职责。国家数据局推动数字中国建设，加快数据“二十条”落地，聚焦工业制造等12个行业领域，释放数据价值，培育数据要素市场。
数据基础制度体系包括：确立数据财产权制度、构建数据供给制度、搭建数据流通制度、建立数据治理制度、构建数据源供给主体制度。一是确立数据财产权制度。数据是一种财产，应通过设立财产权的方式实现对数据财产的法律保护。
中国的基础制度体系：政治体制 中国的政治制度是社会主义民主政治制度，依靠人民代表大会和其他形式的人民代表机构履行职责。中国共产党领导下的多党合作和政治协商制度是中国特色社会主义的重要组成部分。此外，中国还注重实行法治原则，加强审判和公检法机构的建设和改革。
数据治理体系包括数据战略、数据治理管控体系、数据架构、主数据、元数据、指标数据、时序数据、数据质量、数据安全、数据集成与交换、数据开放和共享、数据资产管理能力成熟度评估以及数据价值、数据共享、数据变现等。数据战略是数据治理体系的首要任务，它规划整个组织的数据战略，为数据管理与应用提供战略保障。
建立保障权益、合规使用的数据产权制度，探索数据产权结构性分置制度，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分置的数据产权制度框架。建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，从规则、市场、生态、跨境等四个方面构建适应我国制度优势的数据要素市场体系。
政务数据资源通过开放平台推动安全有序的共享，优先开放民生相关、社会急需和行业增值潜力大的数据，如普惠金融、健康医疗等，并鼓励数据授权运营和市场开发，以构建数据基础制度体系。
数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。 第四条 维护数据安全，应当坚持总体国家安全观，建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力。
根据我国《数据安全法》规定维护数据安全，应当坚持总体国家安全观，建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力。国家建立健全数据交易管理制度，规范数据交易行为，培育数据交易市场。开展数据处理活动应当依照法律、法规的规定，建立健全全流程数据安全管理制度。
第十九条国家建立健全数据交易管理制度，规范数据交易行为，培育数据交易市场。第二十条国家支持教育、科研机构和企业等开展数据开发利用技术和数据安全相关教育 “国家支持企业、社会团体和教育、科研机构等参与标准制定。
《数据安全法》参考国际投资与贸易中的对等原则，规定了数据歧视对等原则。任何国家或者地区在与数据和数据开发利用技术等有关的投资、贸易等方面对中国采取歧视性的禁止、限制或者其他类似措施的，中国可以根据实际情况对该国家或者地区对等采取措施。
国家建立健全数据交易管理制度，规范数据交易行为，培育数据交易市场。国家支持教育、科研机构和企业等开展数据开发利用技术和数据安全相关教育和培训，采取多种方式培养数据开发利用技术和数据安全专业人才，促进人才交流。保障数据安全，关键是要落实开展数据活动的组织、个人的主体责任。
责任任务：工业、电信、交通、金融、自然资源、卫生健康、教育、科技等主要行业会落地数据保护行业规范，并且落地本部门的数据安全规范。公安机关、国家安全机关等在各自职责范围内承担数据安全监管职责。网信部门负责统筹协调和监管。
