银行业金融机构数据治理指引和DCMM的对比分析
2020-09-21代红张群芦皓麟宾军志
大数据 2020年5期
代红,张群,芦皓麟,宾军志
1. 中国电子技术标准化研究院,北京 100007;2. 天津大学微电子学院,天津 300072;3. 全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组,北京 100007
1 引言
为深化要素市场化配置改革,促进要素自主有序流动,提高要素配置效率,2020年3月,中共中央、国务院正式印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,旨在充分发挥数据要素对其他要素效率的倍增作用,使大数据成为推动经济高质量发展的新动能。加强大数据采集、汇聚、挖掘、分析等关键技术的攻关力度,有效激发数据要素的资源潜力,建设多元共治的大数据治理体系,将提升产业数据管理、数据治理水平,充分挖掘数据要素资源的价值。现阶段,与大数据相关的理论,特别是与数据治理相关的理论仍有待提升。目前,国内更多的是以国际咨询公司的理论框架或者国际数据管理协会的数据管理知识体系为引导,但是这些理论几乎没有考虑国内数据行业发展的现状和特性,且理论的普及程度也有待提高,导致国内很多公司在数据管理方面的意识薄弱,管理方式各异,发展相对落后。
2018年3月15日,中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局和中国国家标准化管理委员会正式发布了国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》(以下简称DCMM)[1],该标准正式提出了符合中国特色的数据管理体系和成熟度等级定义。在对国内外相关理论、实践进行充分研究的基础上,结合国内数据行业的特征和发展需要,该标准制定了我国第一个数据管理能力成熟度评估模型,用来指导和规范一个组织的数据管理行为,促进我国大数据行业的整体发展。……
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