数据治理概述

1. 发展阶段：历经初始、发展、创新阶段，从意识觉醒到面临新挑战，如数据量增长、类型多样化等。

2. 主要理论：包括DAMA数据管理框架、DGI数据治理框架、DataOps、面向AI的数据治理等。

3. 定义与标准：定义围绕数据质量等核心展开，标准涵盖国际国内，如ISO/IEC 38505 - 1等。

4. 价值：提升数据质量、加强安全保护、推动业务创新增长、实现资产化与促进数智化转型。

5. 与数据要素及人工智能关系：数据治理对数据要素市场发展至关重要，是人工智能基石，二者相互依存促进。

通信行业数据特点与服务能力转型

1. 数据特点：体量大、种类多、时效高、价值密度低、安全性要求高，带来诸多挑战与机遇。

2. 服务难点：包括数据质量、发现、汇聚、开放、赋能等方面问题，影响数据流转与价值发挥。

3. 服务能力转型：数据开发向敏捷化流程化演进；应用向平民化发展；与业务、智能融合共生；数智化转型需全面落实；标准引领注入动能，如DCMM助力行业发展。

数据治理实践案例

1. 河南移动：构建“内外统一、以用促治”模式，在数据融合等**度发力，实现数据资产运营效能提升与业务赋能创收。

2. 陕西移动：制定“1 + 3”工作框架，通过多举措提升数据价值与运营效率，对内支撑业务，对外赋能文旅产业。

3. 广西移动：以“123”为框架构建体系，在数据管理规范等方面着力，实现数据管理效率提升与业务有效支撑。

数据治理框架与发展趋势

1. 治理框架：工作框架涵盖保障体系、IT支撑体系、治理实施体系；关键因素包括科学组织、完善制度、高效流程、精细平台、持续运营；实施步骤有明确战略等八个方面。

2. 发展趋势：数据技术向敏捷化、分布式、智能化转型；数据管理驱动数智化转型；数据运营聚焦释放价值；数据安全强调嵌入式理念，保障数据可用可靠。

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