国外数据治理模型对比研究:借鉴与启示
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更新于2024-07-02
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国外数据治理模型比较研究始于20世纪末,随着信息技术的发展和大数据时代的来临,数据治理的重要性日益凸显。本文主要通过对2018年之前国外文献和网络资料的深入探讨,聚焦于以下几个关键点:
1. 数据治理模型构成要素:
国外的数据治理模型如企业数据治理模型(如COBIT、TOGAF)、政府数据治理模型(如美国联邦政府的数据管理体系)和学术界的数据治理模型,都包含了核心要素,如数据策略、政策、流程、责任分配、技术平台等。这些模型强调了数据管理的制度化和规范化。
2. 治理特点与优势:
各国数据治理模型具有各自鲜明的特点,如COBIT注重业务连续性和风险管理,TOGAF则关注架构管理和流程集成。它们的优势在于提高数据质量,支持决策科学,优化业务效率,以及推动组织创新。
3. 不足与挑战:
研究指出,尽管国外模型有显著成果,但不同领域间的数据治理标准和实践水平不一,缺乏统一的国际标准,同时对于新兴技术和隐私保护等问题也面临挑战。
4. 借鉴与建议:
结合中国国情,文章建议我国在构建数据治理模型时,需借鉴国际先进经验,但不应盲目照搬。应从数据治理的明确目标出发,考虑利益相关者的参与,选择适合的技术与系统,并建立数据治理各要素间的协调关系。同时,应强化数据治理实践,推动治理体系和治理能力的现代化建设。
5. 国内研究现状:
国内数据治理研究相对滞后,早期主要集中在计算机科学、行政管理和金融领域,图书馆领域的数据治理框架如CALib也在此基础上发展。随着对数据治理认识的深化,学者们认识到理论研究与实践应用的结合是未来研究的关键。
6. 未来发展趋势:
随着数据治理在各行各业的深入,未来研究应更加关注行业特定的数据治理模式,同时强化跨学科合作,提升数据治理的整体效能,以应对数据安全、隐私保护等现实挑战。
本文旨在为我国的数据治理模型构建提供理论依据和实践经验,强调了在全球化的背景下,既要借鉴国外的成功案例,又需根据国情进行创新和发展,以促进我国数据治理的健康发展。
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