国外数据治理模式深度剖析：特色、挑战与我国借鉴

本文主要探讨了国外数据治理模型的构成要素、特点、优势与不足，以期为中国数据治理模型的构建提供理论基础和实践参考。作者采取文献调研和网络调查的方法，对比分析了四个典型的国外数据治理模型，包括它们在数据治理原则与目的、利益相关者、技术和系统、以及要素之间的关系等方面的实践。 在数据治理模型的概述部分，提到国外的数据治理起源于2004年的企业管理领域，随后逐渐扩展到企业、政府等多个领域。国内的研究则相对较晚，初期主要关注计算机、行政学和金融等领域。包冬梅等人引入了高校图书馆数据治理框架CALib，标志着国内在数据治理领域的深入探索。学者们强调数据治理的内涵、要素和模型设计的重要性，认为体系和模型建设是未来研究的关键，而实际应用则是终极目标。 国外研究更倾向于通过案例分析来揭示数据治理的必要性，如西澳大利亚警察枪支管理系统和卫生信息系统的实例，显示了数据问题的严重性，如数据准确性难以保证、责任落实不力等。这些案例揭示了数据治理对于提升数据质量和建立开放共享环境的紧迫性。 根据这些对比，文章提出了从明确数据治理的原则与目的出发，重视利益相关者的参与，选择合适的技术与系统支持，以及理解并调整数据治理各要素之间的关系，来构建适合中国的数据治理模型。这样的建议旨在帮助我国更好地应对数据治理挑战，推动国家治理体系和治理能力的现代化。通过借鉴和学习国外的成功经验，我国的数据治理工作有望得到显著提升。