本章主要从工程化、智能化、安全性、资产运营方面进行了趋势介绍。
数据治理现状
- 项目借鉴性与复制性不足：导致治理效率低下，难以快速推广和应用。
- 治理体系架构不完善：多数机构尚未形成体系化的数据治理机制，大多局限于部门级的自洽运作，部门间缺乏有效的矩阵式协作机制；导致治理效能呈现边际递减效应，难以形成合力，严重影响了整体治理效果。
- 智能化数据治理处于探索阶段：智能化数据治理当下仍处于落地探索阶段，在落地过程中仍面临诸多技术难题和实践挑战。
- 治理流程未实现标准化与智能化：数据治理流程尚未实现标准化与智能化的转型目标。
- 数据安全与隐私保护压力增大：传统数据治理框架在安全性方面的局限性逐渐显现，难以满足日益严格的数据安全与隐私保护要求。
工程化趋势：标准化路径，构建数据治理流水线
数据治理工程化：指通过标准化、模块化和自动化手段，构建可利用、可扩展的治理能力体系。
数据治理工程化的内涵与价值
（1）标准化路径：定义面向不同场景的数据治理流程
数据战略总体有三大方向：
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| 方向 | 描述 | 场景 |
| 聚焦数据价值变现 | 通过各类数据运作、治理、管理形成数据资产，最终使数据资产进入市场流通 | 主要是提供大数据治理，涵盖数据模型管控和整合、数据产品的开发和运营、数据安全和价值评估、数据消费和协同创新，帮助组织将数据转化为可流通、可交易的资产，从而释放数据的潜在价值。 数据治理需重点关注数据的合规性、质量和价值评估，确保数据的合法合规使用，提升数据的质量和可信度，同时合理评估数据的价值。 |
| 改善内部运营 | 无论是提升生产环节的运营效率，还是降低库存、提升周转率 | 数据资产盘点：明确数据资产的种类、数量、质量、分布、使用情况等信息，建立数据资产目录，为数据资产的后续管理和应用奠定基础。 主数据管理：对组织核心业务实体的主数据进行统一管理，确保主数据的准确性、一致性和完整性，提升数据共享和交换效率。 数据标准化及质量管控：制定统一的数据标准，对数据进行清洗、转换和整合，提高数据质量、确保数据的准确性、一致性和完整性。 |
| 提升决策水平 | 增强决策的科学性 | 主要是湖仓一体大数据分析，通过整合数据仓库和数据湖的优势，实现数据的统一存储、管理和分析，为决策提供全面、准确的数据支持。 |
[数据战略总体有三大方向]
（2）模块化组件：灵活组合的治理能力
将治理能力拆解为独立功能模块，支持灵活组合、量体裁衣。
（3）DataOps(数据开发运营一体化)：打破协作壁垒
将敏捷、精益等理念融入数据开发过程，构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线，提高数据产品的交付效率与质量，促进数据治理与业务需求的紧密结合。
（4）度量与反馈：量化指标驱动的持续优化
建立量化指标，持续优化治理效果。通过实时监控和反馈机制，及时发现数据治理过程中的问题，并进行针对性的改进。
数据治理工程化的实践要点
（1）构建标准化框架：框架应具备高度的灵活性和可扩展性，以适应不同组织的特定需求。
（2）数据质量评估：采用人工智能和机器 学习技术实现数据质量的自动化评估和实时监控
（3）数据安全与隐私保护：在数据治理工程化的过程中，必须严格遵守各项法律法规要求，同时建立数据安全管理制度，加强对数据访问和使用的管控，防止数据泄露和滥用。
数据治理工程化的协同化与生态化
数据治理工程化不仅要求技术层面的创新和改进，更需要组织结构和管理流程的优化：
- 在组织层面，需建立跨部门的数据治理团队和机制，促进不同部门间的沟通和协作。
- 在文化层面，需培养数据文化和数据意识。
数据治理是一个去中心化、多元参与的生态化体系，多元参与、侧重协调的生态式、协同化治理才是新质生产力的要求。
数据治理工程化的持续优化
数据治理工程化是一个持续优化的过程，组织要建立完善的监控与评估机制，实时监测数据治理流水线各环节的运行状态，定期评估数据治理的效果。发现问题、及时追溯、分析问题、优化改进。
智能化趋势：AI驱动的治理范式革新
数据治理Agent
数据治理Agent不仅能够实现数据治理的自动化和智能化，还能通过灵活的适应性、任务落地导向和智能决策支持，为组织提供更加高效、精准和个性化的数据治理服务。
- 强大的适应性：能够通过接口灵活响应监管要求。可通过接口实时获取监管要求的变化，并自动调整数据治理策略，确保组织数据治理始终符合监管要求。
- 任务落地导向：能够根据组织的数据治理目标和业务需求，自动生成详细的治理任务清单，通过自动化工具和流程，确保治理任务的高效执行。同时，还能够实时监控治理任务的执行情况，及时发现并解决执行过程中出现的问题。
- 智能决策支持：能够通过学习组织的知识库，形成对组织偏好的认知，并通过反馈不断优化治理方案规划，帮助组织进行智能决策。
智能数据治理的应用
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| 智能应用 | 应用场景 |
| 智能元数据管理 | * 借助大语言模型通过分析数据内容的语义，自动生成高质量的元数据标签； * 通过语义理解和数据关联，自动补全元数据； |
| 智能规则生成与优化 | * 借助大语言模型对数据标准进行语义分析，自动生成数据质量规则和数据安全策略 * 通过持续学习和反馈机制，动态优化治理规则，确保规则的时效性和有效性 |
| 智能数据质量检查 | 借助大语言模型对数据的语义理解，自动识别数据中的错误、缺失值、异常值等问题，并提供详细的检查报告和修复建议 |
| 主动发现资产 | 通过语义分析和价值评估，主动发现组织中的核心数据资产 |
| 非结构化数据的治理 | 通过语义理解和智能关联，将非结构化数据与结构化数据进行有效整合。 |
| 智能分类分级 | 数据分类分级：根据数据的语义内容和敏感性，自动进行数据安全保护分类分级 动态调整安全策略：根据数据的使用场景和访问权限，动态调整数据的安全策略，确保数据的安全性和合规性 多模态治理：结合文本、图像、语音等多模态数据，实现更全面的治理覆盖 跨域协同：通过模型的知识迁移能力，实现跨行业、跨领域的数据治理经验共享 |
[智能数据治理应用]
更安全趋势：可信数据空间全方位保障数据安全可控
数据治理安全模式的三大转变
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| 转变 | 描述 |
| 从边界防护到内生安全 | 传统的数据治理侧重于边界防护，通过防火墙、入侵检测等手段保护数据安全。这种模式难以应对内部威胁和复杂的数据流动场景。 可信数据空间将安全能力嵌入数据生成、加工、使用的全生命周期，实现内生安全。例如，在联邦学习中，通过梯度加密技术，确保数据在模型训练过程中不被泄露，同是保证模型的准确性和可靠性。 |
| 从静态合规到动态确权 | 传统的合规模式是静态的难以适应数据动态化的需求。 可信数据空间通过区块链技术记录数据权属变更轨迹，支持细粒度授权，实现从静态合规到动态确权的转变。 |
| 从孤立管控到协同治理 | 数据治理涉及多个环节和主体，传统的孤立管控模式难以实现数据的高效流通和价值释放。 可信数据空间构建了跨组织、跨行业的数据可信交换网络，实现从孤立管控到协同治理的转变。 |
[数据治理安全模式的三大转变]
可信数据空间提供技术支撑
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| 数据治理阶段 | 技术支撑能力 |
| 数据采集阶段 | 通过身份认证和访问控制等技术手段，确保只有授权人员才能访问和采集数据。 |
| 数据存储阶段 | 通过分布式存储和加密存储等技术手段，确保数据的安全性和可靠性。 |
| 数据处理阶段 | 通过数据脱敏、数据匿名等技术手段，确保数据在处理过程中的安全性和隐私保护。 |
| 数据分析与应用阶段 | 通过访问控制和数据审计等技术手段，确保数据在分析 和应用过程中的合规性。 |
[可信数据空间的技术支撑]
运营化趋势：数据治理助数据资产高效变现
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| 路径 | 描述 |
| 内部价值挖掘 | 构建"数据 - 洞察 - 决策 - 价值"全周期闭环体系，通过数据驱动业务流程优化、管理效率提升和决策智能化，降低组织成本，提高收益或增强竞争力。 |
| 外部价值变现 | 创新数据资产交易模式，通过数据集封装、接口服务、可视化分析报告等多元化产品形态，同步构建合规审计机制、动态定价模型及智能供需匹配系统。 |
| 生态价值创造 | 通过跨行业、跨组织的数据融合与共享，催生新业态或社会价值，构建数据要素参与价值分配的新型协作范式，推进跨领域数据要素的融合创新与协同共振。 |
[数据价值开发的三大核心路径]