焦梦林 李振龙

摘 要：数据治理是科研生产活动在数字化时代的重点议题，文章分析了数据治理的应用现状，结合实际的科研生产场景归纳出科研数据治理过程中的问题，并基于现有问题提出针对科研数据治理能力的框架。旨在通过数据治理实现科研生产数据价值的优化。该枢架以教字化服务为核心。以生产应用目标为导向，完善了科研数据治理过程中的方法体系。关键词：数据治理;科研数据：数据价值

中图法分类号：G258

文献标识码：A

１ 引言

在数字化服务发展的浪潮下，发挥数据这一核心资源的价值成为时下的热点议题，该议题的核心要点就是通过治理发挥出数据的潜在价值。基于此，学术界和产业界进行了大量的探索和实践，并卓有成效。包冬梅等［１］ 提出了一种针对高校图书资源的数据治理框架?ＣＡＬｉｂ 框架。肖洁琼等［２］ 对比分析了国内外几种经典的数据治理模型特点，为相关工作提供了一定的理论基础。马广惠等以云上贵州公司为切入点，拓展了大数据治理的研究方法。杨琳等提出了面向大数据的治理框架，并实际列举了多个场景。在通用数据治理模型方面，已经出现了ＩＢＭ 数据治理模型、ＤＧＩ 数据治理框架、ＤＡＭＡ 数据治理模型、《数据治理白皮书》模型等优秀框架，这些数据治理模型基本都阐明了数据治理过程中的目标、职能、核心、规范等，其中数据治理目标一般为提高数据资产的质量，形成完整、可用的数据，指导数据管理过程，实现对所有人的数据公平访问，并实现数据价值的最大化；……