2.2　数据治理分类定义

随着对数据治理认知的不断深化，不同行业或组织结合自身发展阶段、产业环境和价值定位，对数据治理产生了不同角度的定义方式。目前，总体上存在如下 3类定义方式。

（1）制度组织派。以DAMA为代表，将数据治理定义为“对数据资产管理行使权利、控制和共享决策（规划、监测和执行）的系列活动”。在《DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版）》（DAMA-DMBOK 2）中，数据治理作为一个职能工作域，其主要工作包括制定数据战略、制度、标准和质量、监督、合规管理等各项职能与规则，其核心是解决制度组织的权利管控问题。

（2）方法举措派。方法举措派通常在更大的范围内看待数据治理，认为“数据治理是保证数据可信、可靠、可用，满足业务对数据质量和数据安全期待的系列举措”，其主要工作包括数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、主数据管理等方面，其核心是把数据治理当作为了实现数据高质量和安全供给而采取的一系列具体的方法措施。

（3）落地实施派。在特定的行业，如政务行业，落地实施派认为“数据治理是从生数据到熟数据的实施过程，旨在将合适的数据用合适的方式提供给合适的人”。数据治理除了包括通常的数据管理工作，还包括数据编目、数据挂接、数据采集、数据加工等工作。数据治理的实质是围绕数据生命周期开展的全流程各项工作的总和。

对于数据治理的定义，各流派均有自己合理的出发点。如果要做一个共识提炼，我们认为数据治理的本质是保障数据从混乱到有序，从而逐步实现数据价值的过程；也是把合适的数据在合适的时间，以合适的质量标准、安全标准提供给合适的人的过程。