“十四五规划”、“二十大报告”等文件中明确指出迎接数字时代，激活数据要素潜能，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，打造数字经济新优势，加快推动数字产业化、产业数字化转型。
在企业数字化转型过程中，数据治理是重要驱动力量也是数字时代的治理新范式，其核心特征是全社会的数据互通、数字化的全面协同与跨部门的流程再造，形成“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的治理机制。
当前，许多企业坐拥海量数据，但大部分企业仍停留在数据治理初级阶段，只有先将数据治理好，形成数据资产中心，才能进一步明确数据的权属以及实现后续的数据要素流通交易。
那么，企业应如何因地制宜进行数据治理？
根据袋鼠云8年的实践总结而言，通常数据治理包括三种模式：
《数据治理行业实践白皮书》：数据治理三大模式
模式一：自下而上，以数据架构为重，开展数据治理。这种模式对企业数据治理水平要求较高，数据治理水平包括数据基础（数据量、数据质量等）以及数据治理能力，数据治理能力主要体现在数据治理团队专业度以及数据治理体系（组织、制度及流程）完善度。但这种模式对组织协同度要求相对较低，主要靠数据治理团队推动进行。
模式二：自上而下，以明确的数据应用为重，开展数据治理。相较于自下而上的模式一，此种模式组织的协同性要求更高，需要业务部门、数据部门配合实现，但整体以需求为主，对数据治理的水平要求一般。
模式三：大规划模式，从数据应用规划入手，盘点现状，规划未来。此种模式既治理现状，又规划未来，需要动员企业的业务部门、技术部门、数据部门，同时需要企业各阶层（高层、中层、基层员工）的人员共同配合，全面盘点业务的痛点及未来规划，同时梳理数据现状，规划数据未来，通常为战略项目、高层领导共同将企业数据治理水平推向一个新水平，同时完成数字化组织的转型。
在实际执行中，企业可以将以上三种模式进行组合，同时兼顾多种业务场景与目标。
基于在数据治理领域的8年深厚积累与实践服务经验，袋鼠云重磅发布《数据治理行业实践白皮书》，从方法论到实践全面解码数据治理，开辟数据治理新范式。除了以上数据治理模式总结外，白皮书中还阐述了数据治理的概念内涵、目标价值、实施路线、保障体系与平台工具，并借助行业实践案例解析，为企业提供数据治理新思路。
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