随着世界经济由工业经济向数字经济转型，数据逐步成为关键的生产要素，企业开始将数据作为一种战略资产进行管理。数据从业务中产生，在IT系统中承载，要对数据进行有效治理，需要业务充分参与，IT系统确保遵从，这是一个非常复杂的系统工程。实践证明，企业只有构筑一套企业级的数据治理综合体系，明确关键数据资产的业务管理责任，依赖规范的制度流程机制，构建有效的管理平台及工具，数据的价值才能真正发挥出来。
1、数据治理架构
构筑数据治理体系的过程，即以数据应用为核心打造“良性循环的闭环数据治理管理体系”的过程。各IT系统获取业务活动产生的各类数据后，经过系统的数据治理、管理，不断挖掘、变现数据价值，拓展、深入数据应用场景，指导业务决策，同时在不断应用数据过程中基于发现的数据问题，通过数据治理、管理的过程不断修订，推动业务系统全面升级，真正优化业务流程管理机制及规范，最终构建数据“获取→管理→变现→发现→应对→修正”的闭环管理机制。以数据应用核心，数据治理平台工具为支撑，在数据治理组织/制度保障下，不断通过数据治理手段，推动实现数据标准化及业务标准化，实现业务、技术、管理、平台的有效联动。
在数据治理综合体系内，数据治理核心模块包括数据治理规划、数据治理职能及数据治理平台工具，数据治理规划是指数据治理体系与规划、数据治理组织与职责、数据治理制度及流程，是数据治理规范化管理的核心模块；数据治理职能包括数据标准管理、数据质量管理、数据架构及模型管理、数据开发、元数据管理、主数据管理、数据生命周期管理、数据安全管理八大职能，实际过程中，企业通常会合并管理；数据治理平台工具包括数据开发平台、数据资产管理平台、数据质量管理平台、数据服务平台，通常数据治理平台工具基于数据治理的阶段功能并不完全一致，实践中平台工具通常综合多方面功能，而不是单平台功能。
三大模块互为动力，数据治理规划指导数据治理职能的全面发挥，数据治理各项职能通过数据治理平台工具协助管理，数据治理平台工具支撑数据治理规划的落地及优化，数据治理规划各层面逐步固化在数据治理平台上，数据治理平台辅助数据治理各项职能的管理，通过数据治理各项职能不断落实和完善数据治理规划，实现组织数字化转型，固化管理机制及流程体系。
2、数据治理模式
数据治理模式是指企业基于不同的数据治理目标，根据企业组织、系统、数据应用的现状，以何种数据治理策略开展数据治理活动。根据袋鼠云8年的实践证明，通常数据治理模式包括三种基本模式。
模式一：自下而上，以数据架构为重，开展数据治理。
这种模式重在数据架构，层层向上治理数据，至数据应用层。这种模式从底层数据切入，基于现有数据基础，盘点、建设、治理、应用层层展开，对企业整体的数据思维、数据治理水平要求较高，通常适用于数据量重、业务应用轻大型技术型企业，或政府机构，或新建、自研系统较多的企业。
模式二：自上而下，以明确的数据应用为重，开展数据治理。
这种模式即单点应用式，通常以现有应用需求为核心开展数据治理。聚焦各个业务领域的数据应用、数据治理需求，在有需求、有资源、有驱动力的前提下，按需组织推进数据治理工作。只有业务部门的深入参与才能做好数据治理，只有针对业务自身需求进行的治理，才能得到业务部门的认可和支持。
此模式通常围绕数据应用的需求进行数据治理，比如升级架构、更换平台等涉及数据应用迁移时，或聚焦监管、上报类等明确数据应用时，围绕数据应用进行数据治理。
此模式通常适用于数据应用较强、业务部门较为强势、但整体数据认知较弱的企业。这种模式的数据治理切入相对较为简单，实践证明，大部分企业数字化转型初期会这种模式，慢慢探索企业的数据治理道路，这种模式有助于拉齐数据部门、业务部门的认知，提升企业整体数据认知，为未来数据治理的开展提供基石。
模式三：大规划模式，从数据应用规划入手，治理现状，规划未来，基于数据资产的未来开展数据治理。
这种模式需要企业全面梳理业务的现状痛点及业务未来畅想，盘现状、规划未来，基于业务现在及未来的需求规划分析应用场景，在应用场景蓝图规划的范围内，全面的梳理数据的现状、规划数据的未来，针对蓝图规划中的数据需求，制定全方位策略，哪些新建系统、新购数据源？哪些需要现有数据系统升级，细化、标准化现有数据？哪些数据需求落地可行性较高？制定全面的规划体系，划分优先级，有节奏、有步骤地实现全面的数据治理。这种模式通常是企业的战略项目，由高层推进开展，对数据、业务协同性要求较高，整个过程涉及系统改造升级、业务流程优化再造，是企业全面升级的过程。
3、数据治理实施路径
第一阶段：起步阶段，业务运营数字化阶段。
这个阶段主要是梳理企业面临的现状，响应痛点，探索业务场景化。企业逐步开始由信息化向数字化转型，这个阶段企业会重新审视原有的数据治理策略，重构数据治理战略及实现路径，逐步开始搭建数据治理框架、数据治理体系框架，升级原有的数据处理、应用模式，搭建大数据平台，构建大数据采集、汇集、存储、计算、服务的基础能力，逐步整合各系统的数据，打破数据孤岛，沉淀数据资产，探索业务场景化。
第二阶段：深入拓展阶段，数据赋能常态化阶段。
这个阶段数据应用成为重点，企业开始深挖数据价值，提高数据应用覆盖。数据应用的范围，由核心KPI指标的实现，逐步覆盖全部核心业务，搭建完善的分析框架和洞察体系，不断地提升业务决策质量。大数据平台持续发挥大数据处理的能力，企业纳入更多、更广的数据内容，不断扩大数据应用的广度及深度，初步形成企业的数据资产地图，数据标准体系逐步搭建，数据应用的效率大大提升，初步完成由“经验主义”向“数据主义”的转型，数据决策成为企业决策主要决策方式。
这个阶段，企业开始全面建立数据管理权限体系，完善数据治理机制，优化数据治理流程及制度体系，由原有的“粗放式”管理升级为“精细化”管理，数据质量不断提升，企业数据管理能力升级，逐步通过数据质量平台、数据资产平台、数据治理平台工具等实现智能管理，企业数据思维认知全面提升。
第三阶段：智能应用阶段，运营决策智慧化阶段。
这个阶段企业实现洞策合一，智慧场景应用成为常态，全面完成数字化转型，探索数字业务，开启新篇章。这个阶段以智能应用为主，AI赋能成为常态，企业不断地挖掘数据的价值、激发创新，开始为企业战略性分析提供准确的数据依赖，在这个阶段，有些企业甚至在原有商业模式上，激发新的业务模式。
数据管理层面，由数据治理体系建设逐步向数据治理体系优化进阶，完善机制、流程，进一步细化数据管理职责；数据资产层面，完成全域数据资产建设，构建强壮的数据模型体系，完成企业数据标准建设，不断完善数据资产体系；平台工具层面，大数据平台能力逐步向算法能力转移，智能推荐算法模型开发成为常态化的需求，数据治理平台逐步完善功能，协助企业智能化数据质量、数据标准、数据资产及主数据等模块，企业真正进入运营决策智慧化阶段。
4、大型数字孪生项目数据治理实践
某高铁枢纽站总建筑面积达122万方，年到发客流1.37亿，东西跨度820米，是集高铁、地铁、公交、长运、出租车等10种交通换乘方式于一体的亚洲最大的铁路枢纽站之一，也是我国最重要的现代化综合交通枢纽之一。该枢纽站涉及跨领域、跨地区、跨部门、跨层级、跨业务、跨隶属关系的管理协作单位超过50家并集多种交通换乘方式于一体。在日常运行中，面临站体结构复杂、管控难度大，突发大客流滞留应对难、人流密集疫情防控难、极端天气抢险救援难、治安管控协同联动难等一系列问题，为了更好地将管理经验从线下转为线上，需要大量的数据进行支撑。
根据项目建设要求，成立某高铁枢纽站数字治理实验室及工作专班，构建铁路、地方、院所、社会共同参与的“四位一体”驱动机制，完善“四横四纵”的保障体系，形成运营单位主驱动、研究机构深度协同、社会各方齐共享的格局。
按照Ⅴ字模型理论，进行业务拆解、数据归集、功能集成，建立以“IoT（物联感知）+GIS（地理信息系统）+BIM（建筑信息模型）+公共数据”为核心的数据底座，通过数据分析、交互反馈、算法模型支撑，建立三维数字孪生系统，推动交通运行、资源配置、力量调配等可视化管理，实现大型综合交通枢纽精细化协同治理。
一是明确应用任务。围绕需求，明确客流预测预警、智慧防疫、气象防灾、消防安全、治安防控等5项一级任务，并逐项细化至最小颗粒度。如气象防灾包括雨、雪、冰雹、冰冻、大风、高温等6个二级任务，以及交通疏导、防滑处置等18个三级任务、63个四级任务。
二是建立指标体系。围绕5项一级任务，分别建立可量化的指标体系，并综合运算生成压力指数、通行指数、滞留指数、预警指数，直观反映运行全景态势。
三是打通归集数据。联通系统平台，通过调用、接入、采集等多种方式，归集200余项数据，形成某高铁枢纽站安全防控数据体系。
四是实现综合集成。重点打造“一图一库一网+N个子场景”。
一图，即数字孪生全景运行图，运用三维建模、仿真模拟等技术，以全景视图和指标图表等形式，可视化管理交通运行、资源配置、力量调配等，实现统揽全局与精准对焦的有效协同。
一库，即专题数据库，联通区一体化智能化公共数据平台，存储、归集基础数据、名录数据、事件数据等，通过边、云、超计算，生成治理数据。
一网，即某高铁枢纽站智管网，依托部门管理端和移动执行端，通过信息一体化、业务一体化、执行一体化，建立完整的事项发现、上报、流转、处置、反馈工作链条和主体协作链路，实现跨部门、跨系统、跨地域、跨层级事项处置“一体协同”。
N个子场景：根据急用先行、成熟先行的原则，先期打造客流预测预警、气象防灾、消防安全和治安防控4个子场景。
