【启信宝】启信宝企业数据治理实践白皮书

近日，【启信宝】联合多家权威机构发布了《企业数据治理实践白皮书》，这份报告深入探讨了数据作为新型关键生产要素在数字经济中的核心作用，并系统化地提出了企业数据治理的方法体系。报告主要介绍了数据治理的背景现状、理论概述、企业数据治理的具体方法以及实践案例，旨在为行业提供理论指导和实践操作的新视角，推动数据治理领域的创新发展。这份报告中包含了丰富的行业实践案例和数据治理的“三域十三项”概念，对于理解当前企业数据治理的挑战和机遇，以及如何构建和优化数据治理框架体系，提供了很多有价值的内容。

企业数据治理实践正成为数字经济深化发展的新引擎。随着“数据二十条”的颁布和全国数据要素市场的建设，数据已成为关键生产要素，其价值不断被挖掘和释放。企业迫切需要构建完善的数据治理框架体系，以释放数据潜力，提高数据流通效率，并驱动数据产品和服务的创新。

数据治理的实践深受全球和国家层面政策法规环境的影响。中国将数据视为关键生产要素，并围绕其价值释放制定了独特的国家战略和制度框架。2024年全国数据市场交易规模预计超1600亿元，同比增长30%以上，显示我国数据要素市场发展已进入快速增长阶段。

技术革命也在推动治理体系升级。人工智能技术革命推动治理体系升级。高质量数据成为AI竞争核心要素，2022年中国AI领域企业在数据采集和标注上的投入达187亿元。数据治理能力已直接决定AI模型性能和企业竞争力，成为数字化转型的战略资源高地。

企业数据治理新生态正在形成，企业在探索符合自身的最佳数据治理体系与实践路径。企业在实践过程中面临诸多挑战与问题，如数据治理的顶层规划不适配、实施方法不灵活、管理机制不完善等。

启信宝基于商业大数据领域的长期实践，结合多家权威机构在数据要素市场化、数据资产化及数据流通合规方面的经验，同时参考了国际数据治理模型和国内数据标准化要求，总结提炼出一套系统化的数据治理方法体系。通过深入剖析企业数据治理的现状，提出并详细阐述了数据治理“三域十三项”的概念、方法与具体的实施路径，同时提供了行业实践案例。

“三域十三项”数据治理体系聚焦数据治理的“规划、实施、管理”三大核心域，并将其进一步细化为十三项关键治理活动。这一体系既融合了国际主流治理框架的精髓，又紧密结合了中国数据治理的最佳实践以及企业数据业务所呈现的海量、多维、高实时性等特点。

在规划域，数据治理的基石是标准体系，数据治理的要素是数据建模，数据治理的桥梁是数据架构，数据治理的保障是组织架构。在实施域，深入实践持续迭代，包括数据获取、数据加工、质量管理、资源编目、数据服务和安全合规。在管理域，管理赋能高效共享，包括平台管理、需求管理和知识管理。

启信宝的实践案例展示了数据治理体系的有效性。启信数据资产建设基于“三域十三项”数据治理体系及实践方法论，建设供给高质量、富有创新特色的数据集。启信分是从公司成长性、知识产权、企业规模、资本背景、风险状况、经营质量6个大类对企业进行综合评价，得到的一系列用于表征企业信用和实力状况的评分体系。

国际创新产业信息服务平台作为粤港澳大湾区大数据中心的重要应用平台，是国内首个科技产业创新领域面向全社会的公益性情报信息服务平台。本项目旨在通过启信宝”三域十三项”数据治理体系，提供数据资源建设咨询服务、数据设计及数据管理三大类服务，协同建设方完善数据管理工作机制。

启信慧眼风控合规体系通过资质筛查、关系排查、招标排查等核心功能，有效应用于虚假贸易识别、假冒国企甄别、黑名单监测等场景，显著提升企业风控效率。

银行信贷业务风控解决方案以“三域十三项”框架为理论基础，结合启信宝数据资源架构与技术架构体系，构建覆盖“数据治理-技术赋能-业务闭环”的全流程解决方案。通过分阶段实施路径，实现从数据资产化到价值转化的完整闭环。

展望未来，数据治理新范式：AI Agent驱动的智能化跃迁。基于”“感知-决策-执行-优化””架构，AI Agent构建起覆盖规划、执行、管理全域的智能治中枢，正在重塑”三域”协同逻辑，形成从环境感知到策略优化的完整价值链路。

这篇文章的灵感来自于《企业数据治理实践白皮书》，除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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