2025年工业企业数据治理实践指南 ||（附下载方式)

《2025年工业企业数据治理实践指南》由国际数据治理协会（IDGA）联合多家工业企业与数据治理专家共同编制，创新性地提出"1-1314"数据治理架构，专为工业企业数字化转型中的数据要素价值释放提供系统性解决方案。

该架构以**数据质量为核心、数据安全为保障、数据应用服务为目标**，构建覆盖数据全生命周期的治理体系：

**"1"个数据管理体系**夯实治理基础，涵盖组织制度、分类编码、质量安全、元数据管理等内容，通过标准化、规范化管理彻底改善数据环境；**"1"个数据安全架构**筑牢防线，从终端、网络到数据库实施分类分级保护，确保核心数据资产零泄露风险；**"3"个服务支撑**释放业务价值，面向业务系统提供标准化数据服务，面向管理者提供BI分析支撑，面向数字化转型提供元数据与资源管理能力；**"1"套知识传承机制**推动能力持续升级，通过AI驱动的知识库实现项目经验转化与人才梯队培养；**"4"重质量防护**保障数据全生命周期质量，突破传统仅在数据仓库末端治理的局限，首创**源端三重防护+末端一重防护**机制，将数据质量问题解决率从行业普遍的50%提升至95%。

该架构的核心创新在于**静态数据全视角管控理念**，将数据定义为主数据（约10%）与业务场景数据（约90%）的完整集合，构建涵盖基本属性、组织属性和业务场景属性的三维管控模型。通过 **"技术+行为"双轮驱动** 的质量保障机制，在正则校验、AI算法等技术手段基础上，引入数据协同维护、多级审核、专业分工等行为约束，从根源杜绝人为错误。同时搭建基于大数据行为分析的日常质量监测平台，实现数据质量异常的实时探知与量化预警。

指南深度融合DAMA理论框架与DCMM国家标准，既拓展了多维数据建模、工厂级立体管控等工业特色实践，又提供了可落地的五级成熟度实现路径。针对工业企业普遍存在的物资数据复杂、多工厂协同等痛点，提出重构数据标准体系、建设静态数据中心、实施场景化数据服务等具体实践方法，并系统梳理了标准制定、存量清洗、知识转移等六大类实施风险与解决思路。

展望未来，架构将朝着智能化深度检测、知识图谱驱动、跨域隐私计算等方向演进，持续引领工业企业在数据要素市场化浪潮中实现高质量发展，标志着我国工业企业数据治理进入标准化、智能化新阶段。

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