作为数字化转型中必不可少的底层资产，数据的重要性愈加凸显，数据能力也已成为各家银行竞争力关键所在。而要将原始数据转化为可见、可管、可用的优良数据资产，数据治理始终是绕不开的话题。
“数据"和"大数据"仍是“十四五”规划纲要的高频词之一。“数据”一词在“十三五”规划纲要中出现10频次，"大数据"一词出现20频次;“数据”一词在“十四五”规划纲要中出现53频次，"大数据"一词出现43频次。
从企业对数据服务的需求看，过去二三十年，中国数据行业经历了从点到面，从应用到底层治理的历程：从最初注重数据生成，到数据分析，再到以中台化为特征的平台化融通，目前数据应用已高度繁荣。
作为数字化转型中必不可少的底层资产，数据的重要性愈加凸显，数据能力也已成为各家银行竞争力关键所在。而要将原始数据转化为可见、可管、可用的优良数据资产，数据治理始终是绕不开的话题。
长期以来，因数据产权不清晰等因素影响，制约了数据生产、流通交易。2020年，《数据安全法(草案)》、《个人信息保护法(草案)》的颁布，从体系框架和约束边界的角度确定了政务数据的范围和底线，以促进政务数据开放与数据安全之间的平衡有序发展，对相关厂商在政务数据建设推广方面具有重要的业务引导作用。2021年，《数据安全法》的正式发布，意味着数据治理市场将得到进一步规范化、制度化、体系化的发展。
2022年，国家颁布了“数据二十条”，创新提出数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”制度框架，为各地开展创新实践提供了根本遵循。
据中研产业研究院《2022-2027年中国数据治理深度分析与发展趋势研究报告》分析：
未来， 随着企业数字化转型的加快，对数据治理的需求将进一步提升。
数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
数据治理域包含数据管理体系和数据价值体系，是数据治理实施的对象。数据管理体系包括数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理、数据生存周期五个治理域，附录提出了对数据管理体系的治理要求。数据价值体系包括数据流通、数据服务、数据洞察三个治理域，附录B提出了对数据价值体系的治理要求。
目前市场上数据治理的玩家主要分为三类：第一是IT咨询公司，典型的厂商包括埃森哲和IBM等;第二是数据平台和数据中台公司，包括明略科技、数澜科技和惟客数据;第三类则是专注于数据治理的厂商，典型代表是御数坊。
从产品和服务的供应来看，当前中国数据治理市场呈现较为分散的状态，这主要受限于当前数据治理厂商采纳的交付模式。
目前数据治理厂商典型的交付模式包括两种，第一种是传统咨询模式;第二种是数据治理软件为主的纯工具类交付模式。在这两种模式下，要实现数据治理的价值体现和规模化落地都面临巨大挑战。
我们的报告《2022-2027年中国数据治理深度分析与发展趋势研究报告》包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。在未来的竞争中拥有正确的洞察力，就有可能在适当的时间和地点获得领先优势。
在加强数据安全治理的同时，还要努力促进中小企业创新，让全社会共享数字经济发展成果。在信息社会，数据是创新的基础。有关部门应当做好数据区分与数据甄别，要让数据使用者为其行为承担相应的责任，允许鼓励合法合规的数据流通，从而激发数据的创新性再利用，确保个人和国家安全。
“十三五”时期，我国大数据产业取得了突破性的发展。大数据产业规模持续稳步提升，产业价值不断释放;大数据相关政策陆续出台，产业发展环境日益优化。 “十三五"期间国家和社会更多关注大数据技术创新和应用，“十四五规划纲要"对未来大数据发展作出总体部署。整体看，“十四五"期间国家强调数据治理和数据要素潜能释放。
报告对我国数据治理行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析，重点分析了国内外数据治理行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了数据治理行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。
想要了解更多数据治理行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2022-2027年中国数据治理深度分析与发展趋势研究报告》。我们的报告包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。在未来的竞争中拥有正确的洞察力，就有可能在适当的时间和地点获得领先优势。
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2022-2027年中国数据治理深度分析与发展趋势研究报告
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陈观秋
数据治理行业调研 “十四五"期间国家强调数据治理和数据要素潜能释放 
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