什么是数据治理？政务数据治理与数据治理有什么不同？

什么是数据治理？

数据治理是以数据资产为管理对象，以数据的相关各方为管理主体，建立一套科学、简单、可执行的综合管理机制，在运营合规前提下，以实现数据增值和组织管理能力提升为目标的数据管理过程的总和。其主要内容包括数据战略规划、数据治理组织构架、数据制度和流程设计、数据质量管理、数据标准管理、元数据管理、数据资产评估、数据安全管理等各项管理体系。

简单来说，数据治理是一整套的以数据的科学生成管理应用为目标的数据全生命周期管控流程和组织制度体系，是融合了方法体系和业务模型的数据治理方案或产品体系，能够保障组织数据的安全、可靠、可取、可读、可用。

举个简单的小例子：某个开创者，突发奇想，想到可以把自己读的书拿出来给大家共享，也欢迎大家拿过来共享书籍，自己可以更多的读一些书的同时，可以发挥这些书籍的最大价值，也为自己创收，所以，他开了一家书铺，并且不断的在购买新书，自己读完就拿出来共享。但是随着时间的推移，书籍越来越多，别说是来订阅书籍的人了，自己想找一本数都很困难，这个时候，他只能对数据进行充分的治理，梳理了一套方法，用公告、书目、账册等工具制定了一套书籍的获取原则、存放规则、编目规则和订阅归还原则，并且雇佣了两名书籍管理员，一个负责书籍的获取和管理，一个负责数据的共享使用和归还。而这一整套的方法和组织体系，就是“书籍治理”。

政务数据治理与数据治理有什么不同？

而我们目前所做的大多数传统政务数据治理，其实是应用了广义数据治理的其中一部分内容，其因管理和历史因素，在战略规划、组织架构、制度、流程和评估层面在很多时候无法达到数据治理的高度要求。更多的是在对事后数据的汇聚、标准化处理和资产化管理方面深度体现，对前端业务的影响，要看政府单位的决心和能力，而对于地方政府级的数据治理业务，更是很难做到规划和影响上游业务流程。

目前很多政府组织的自有数据资源以及信息资源的需求，已经可以用多元化、海量来形容，经过多年的信息化建设，形成了包含结构化、非结构化、半结构化、流数据在内的各种类型数据，也沉淀了海量的复杂异构历史数据，基于大数据挖掘以及辅助业务的目的，各种来源和类型的数据采集和处理需求也复杂起来，而随着各类数据资源的应用复杂化，对于数据溯源和数据安全等的要求也变得越发重要起来。如果仅仅依托传统的数据库技术、数据仓库技术、数据安全技术和传统数据采集处理应用工具，已经很难满足多元化的数据处理、海量数据的快速计算需求。因此对于云计算、大数据、物联网、移动互联、人工智能、区块链等技术在合理环节的有效应用，是满足现代化政务数据治理的有力保障。

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