数据治理体系建设？

关于(一),这是很现实的问题.所以数据治理很多人一再强调由高层来主导,这样才能有长期的规划和必须的资源.

中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，提到“发挥行业协会商会作用，推动人工智能、可穿戴设备、车联网、物联网等领域数据采集标准化”。和我们提出的关注数据产生的地方，数据标准和数据规范贯穿数据生命周期全过程契合，我们觉得首先得改变传统数据治理的思路，从数据源头做数据治理，这样就会减少很多额外的数据转换、清洗等重复繁琐的工作，真正提升数据治理效率。

再者,可能的情况下,推动数据逐步融合,减少数据的治理环节,可以以主数据逐步构建企业数据架构体系,稳步推进平台和数据融合,这样我们觉得可能会越来越高效,真正去实现数据中台

（二），我们觉得数据资产化是必然趋势，以后可能越来越难以免费获取高价值数据，合作是必然的。《意见》中也提到发挥行业协会商会的作用，我想也可能会包括数据的共享合作，这样可以规避一些非合规的行为，减少不信任因素

另外我们觉得联邦学习可能会是一种方式，但不会是全部

关于如何做数据治理，想你推荐一本好书：《IBM数据监管统一流程》。
数据监管是将数据作为企业资产进行处理的规程。它包括运用决策权以优化和利用数据作为企业资产并确保安全性。同时包括对组织内的人员、流程、技术和策略进行编排，以便从企业数据中获取最优的价值。数据监管在协调截然不同、各自封闭且经常冲突的策略（最先导致数据异常）方面扮演着关键角色。
众多组织正开始委任全职或兼职的数据监管所有者，这与早先的客户关系管理 (CRM) 非常类似。与众多新兴规程相同，数据监管有多种定义，但是目前市场上正开始围绕着将数据作为资产进行处理这一定义而使之逐渐具体化。
传统会计规则不允许公司在资产负债表上数据作为财务资产进行处理，除非是从外部实体购买了该数据。尽管过去存在这种保守的会计处理方式，但是现在企业了解到应将其数据作为类似于工厂和设备的资产来进行处理。
将数据作为战略性企业资产来处理表明组织需要构建现有数据的库存，正如企业为物理资产构建库存一样。组织通常拥有关于其客户、供应商和产品的大量数据。甚至也可能不了解所有数据位于何处。这会带来各种问题，对于个人可标识信息 (PII) 尤为如此。组织需要确保其财务、企业资源规划和人力资源应用程序中的业务关键型数据免遭未经授权的更改，因为这可能影响其财务报表的完整性以及日常商业决策的质量及可靠性。他们还必须保护各种敏感的客户信息（例如信用卡号和 PII 数据）以及知识产权（例如客户列表、产品设计和专用算法），以免遭内外威胁。最后，组织需要从其数据中获得最大的价值，以推动各种计划的实施，例如改善风险管理和以客户为中心。


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