日前，合合信息等机构发布了《企业数据治理实践白皮书2025》，主要围绕企业数据治理展开，旨在为企业数据治理提供理论指导和实践操作参考，适用于各类企业开展数据治理工作，也可供相关研究人员、行业从业者等参考。主要内容：

1、数据治理背景现状

在政策引领（如“数据二十条”颁布）、经济驱动（数据要素价值释放，2024年全国数据市场交易规模预计超1600亿元）、技术要求（人工智能等技术发展倒逼治理升级）下，企业数据治理面临顶层规划不适配、实施方法不灵活、管理机制不完善等挑战。

2、数据治理概述

介绍了DAMA、DCMM等数据治理理论框架，提出“三域十三项”数据治理体系，涵盖规划域（标准体系、数据架构等）、实施域（数据获取、加工等）、管理域（平台管理、需求管理等）。

3、数据治理规划域

标准体系：定义和目标是实现数据规范统一、促进流通，构建方法包括规划、制定、发布、应用和维护，实践参考《国家数据标准体系建设指南》，分为架构类、基础类、实施类标准。

数据架构：定义为数据结构、存储和流程规划，目标是优化资源管理和构建技术支撑，设计方法包括现状梳理、主题域划分等，实践有资源架构和技术架构。

数据建模：是发现和确定数据需求的过程，目标是精确传递需求等，方法包括概念建模和模型设计，实践需规范流程。

组织架构：指权责结构和关系模式，目标是明确责任等，方法包括确定治理模式、划分层级等，实践建立三层架构。

4、数据治理实施域

数据获取：通过商业采购、开源采集等方式，目标是满足业务需求和保障安全合规，流程包括需求收集等，

实践需考量数据价值等要素。数据加工：对原始数据处理生成标准化、多维分析等数据，目标是产出高质量数据，方法按数据类型加工，实践有各类型数据加工步骤。

质量管理：监控评估数据，目标是构建标准等，方法包括标准构建、评价实施等，实践有具体评价标准和提升措施。

资源编目：系统化管理数据资源，目标是实现管理、提升共享和保障安全，方法包括现状调研等，实践有分类编码等体系。

数据服务：以服务形式提供数据，目标是支撑需求、提升效率等，方法包括规划、开发、运营，实践有架构、流程和形式。

安全合规：遵守法规保障数据安全，目标是防范风险，方法包括规划、实施、运营，实践有治理框架和全生命周期管控。

5、数据治理管理域

平台管理：管理数据平台，目标是实现集中管理等，方法和实践涵盖数据获取、质量、资产等管理。

需求管理：识别收集数据需求，目标是满足业务和提升效率，方法包括明确原则、制定标准等，实践有应对挑战措施。

知识管理：管理知识资源，目标是构建体系等，方法和实践需应对文化障碍等挑战，采取培育文化等措施。

数据治理实践案例：包括启信宝数据资产建设、H-Tech Data平台咨询、启信慧眼国央企解决方案、银行信贷风控方案等，展示了数据治理在不同场景的应用。

数据治理未来展望：提出AI Agent重构“三域协同”智能引擎，构建感知、决策、执行、优化层，未来将探索可信数据空间等技术，实现云地协同治理。

文章来源：数据X全域数字化转型