ICS35.020

CCSL70

DB3209

鹽城市地方標準

DB3209/T1259.1—2023

公共數據平臺數據治理規范

第一部分:總則

2023-12-15發布2024-03-15實施

鹽城市市場監督管理局發布

DB3209/T1259.1-2023

公共數據平臺數據治理規范第一部分:總則

1范圍

本文件界定了公共數據平臺數據治理的術語和定義，確立了總則，規定了架構體系、保障體系

及實施體系。

本文件適用于指導鹽城市市縣兩級公共數據平臺數據治理。

2規范性引用文件

下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用

文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）

適用于本文件。

GB/T18391.1信息技術元數據注冊系統（MDR）第1部分：框架（GB/T18391.1-2009,ISO/IEC

11179-1:2004,IDT）

GB/T25000.12系統與軟件工程系統與軟件質量要求和評價（SQuaRE）第12部分：數據質

量模型

GB/T34960.5信息技術服務治理第5部分：數據治理規范

GB/T35274信息安全技術大數據服務安全能力要求

GB/T36073數據管理能力成熟度評估模型

GB/T37988信息安全技術數據安全能力成熟度模型

3術語和定義

下列術語和定義適用于本文件。

3.1

公共數據commondata

指各級行政機關、法律法規授權的具有管理公共事務職能的組織、公共企事業單位為履行法定

職責，提供公共服務收集、產生的各類數據資源，包括文件、資料、圖表、圖像、音頻、視頻、電

子證照、電子檔案等。

3.2

數據戰略datastrate

組織開展數據工作的愿景、目的、目標和原則。

[來源:GB/T36073-2018,3.4]

3.3

數據治理datagovernance

數據資源及其應用過程中相關管控活動、績效和風險管理的集合。

[來源:GB/T34960.5-2018,3.1]

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3.4

數據架構dataarchitecture

通過組織級數據模型定義數據需求，指導對數據資產的分布控制和整合，部署數據的共享和應

用環境，以及元數據管理的規范。

[來源:GB/T36073-2018,3.6]

3.5

數據標準datastandard

數據的命名、定義、結構和取值的規則。

[來源:GB/T36073-2018,3.7]

3.6

數據模型datamodel

數據的圖形或文字表示，指明其特性、結構和相互間關系。

[來源:GB/T18391.1-2009,3.2.16]

3.7

元數據metadata

定義和描述其他數據的數據。

[來源:GB/T18391.1-2009,3.2.16]

3.8

數據質量dataquality

在指定條件下使用時，數據的特性滿足明確的和隱含的要求的程度。

[來源:GB/T25000.12-2017,4.3]

3.9

數據生存周期datalifecycle

數據獲取、存儲、整合、分析、應用、呈現、歸檔和銷毀等各種生存形態演變的過程。

[來源:GB/T34960.5-2018,3.7]

3.10

數據服務dataservice

提供數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據處理（包括計算、分析、可視化等）、數據交換、

數據銷毀等數據生存形態演變的一種網絡信息服務。

[來源:GB/T35274-2017,3.3]

3.11

數據安全datasecurity

通過管理和技術措施，確保數據有效保護和合規使用的狀態。

[來源:GB/T37988-2019,3.1]

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4總則

4.1總目標

數據治理的總目標是建立數據治理保障體系和數據治理實施體系，實現對數據全生命周期的有

效管理和控制，保障數據及其構建與應用過程中的運行合規、風險可控和價值實現。主要包括：

a)建立符合法律法規的公共數據治理體系，保障數據及其應用的合規；

b)建立數據治理組織架構，明確相關角色和職責，確保數據治理活動的有序實施；

c)建立統一的數據標準，確保數據在獲取、傳輸、存儲、應用、呈現時的一致性；

d)建立面向業務的數據架構，確保數據在關聯、加工、集成與共享等過程中的可用性；

e)通過事前預防、事中管控、事后治理的機制，保證數據質量的持續改進；

f)建立規范的數據服務體系，確保數據在業務應用中的可用性、可靠性、安全性和合規性；

g)通過制定安全規范，保護數據的隱私性和機密性，實現數據相關利益人員的安全訴求。

4.2基本原則

數據治理要為業務的需求與創新發展提供支撐，主要原則如下：

a)戰略支持。數據戰略指導數據治理保障體系與數據治理實施體系的建設，必須將其列入發

展戰略中進行規劃、研究與實施；

b)業務驅動。以業務需求作為核心動力，將業務目標與數據治理目標相融合，在數據生命周

期各階段開展數據治理活動，促進業務價值發揮；

c)共擔責任。明確數據治理涉及數據決策者、數據管理者、數據執行者、數據提供者和數據

使用者等角色，按相關體制承擔相應的職責；

d)多層協同。數據治理涉及業務主導和協同參與組織的各個層面，需各層面相互協調配合，

共同開展數據治理工作。

5架構體系

數據治理架構體系主要包括數據治理保障體系和數據治理實施體系兩部分，見圖1。

a)數據治理保障體系包括制度及規范、組織架構及角色職責、認責機制；

b)數據治理實施體系包括數據標準、數據架構（數據模型、數據分布、元數據管理）、數據質

量、數據服務及數據安全。

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數據治理架構體系

數據治理實施體系

數據架構數數

據據數

數據模型數據分布

質服據

元數據管理量務標

準

數據安全

數據治理保障體系

制度及規范組織架構及角色職責認責機制

圖1數據治理架構體系

6保障體系

6.1制度及規范

建立數據治理制度和標準規范體系，保障數據治理和數據應用各項工作的規范化運行，明確數

據治理各活動的相關規范和流程，并定期檢查和更新。

6.2組織架構及角色職責

數據治理組織架構由數據決策者、數據管理者、數據執行者、數據提供者、數據使用者等組成，

主要職責為：

a)數據決策者負責數據治理的總體戰略統籌和規劃，決策數據治理關鍵或重大工作的內容和

方向，同時負責協調相關角色解決對應問題；

b)數據管理者負責牽頭制定數據治理實施體系相關的政策、標準、規則、流程和評估方法，

負責整體的運營、組織、協調，負責審查成果和把控工作進度，負責確定數據治理的工具、

技術和平臺；

c)數據執行者負責制定數據治理中專項工作的具體實施方案，嚴格按照規范要求實施，及時

交付實施成果，并提供數據治理相關培訓和支持；

d)數據提供者擁有數據，按照相關數據制度、數據標準、數據質量要求生產并提供數據；

e)數據使用者使用數據，及時提出數據質量問題，并嚴格遵循數據使用權限。

6.3認責機制

數據認責機制是數據治理在各領域、各環節工作落到實處的有效手段，通過角色職責開展數據

認責相關工作，其主要認責機制如下：

a)治理決策：數據決策者整體統籌數據管理者開展數據治理的管理工作，同時對外協調數據

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提供者和數據使用者的相關訴求；

b)治理管理：數據管理者基于數據使用需求對數據治理實施工作進行管理，并對實施成果、

數據質量進行管控考核。

c)治理實施：數據執行者按照數據管理要求開展數據治理中各項工作，同時指導數據提供者

處理內部數據質量問題；

d)數據提供：數據提供者按照數據標準和數據質量要求提供數據和修正數據，接受數據質量

方面的管控考核，是數據質量的主負責方；

e)數據使用：數據使用者合規使用數據，反饋數據使用需求和數據質量問題。

7實施體系

7.1數據架構

7.1.1數據模型

7.1.1.1基本要求

數據模型的基本要求如下：

a)數據結構應描述數據的類型、內容、性質，以及數據之間的聯系；

b)數據操作應定義在相應數據結構上的操作類型和操作方式；

c)數據約束應描述數據庫中數據結構之間的語法、詞義聯系，以及彼此之間的約束關系。

7.1.1.2數據模型內容

數據模型包含以下內容：

a)制定模型規范，包括數據模型的管理工具、命名規范、常用術語以及管理方法等；

b)數據模型設計，數據模型宜采用概念數據模型、邏輯數據模型、物理數據模型三層模式進

行設計。業務流程指導概念模型的設計，功能需求驅動邏輯模型的設計，非功能性需求與

約束對物理模型的設計提出要求；

c)數據模型管理，對數據模型進行標準化管理和統一管控，根據需求變化實時的對數據模型

進行維護。

7.1.2數據分布

7.1.2.1基本要求

數據分布應對公共數據建立分類管理機制，明確數據在系統、組織和流程等方面的分布關系，

定義數據類型，明確權威數據源，為數據相關工作提供參考和規范。

7.1.2.2數據分布內容

數據分布包含以下內容：

a)數據現狀梳理，對公共數據進行梳理，了解數據的作用，明確存在的數據問題；

b)數據分布關系梳理，根據數據模型的定義，結合業務流程梳理的成果，定義公共數據中數

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據和流程、數據和組織機構、數據和系統的分布關系；

c)梳理數據的權威數據源，對每類數據明確唯一的信息采集和存儲系統；

d)數據分布關系的維護和管理，根據業務流程和系統建設的情況，定期維護和更新公共數據

中的數據分布關系，保持及時性。

7.1.3元數據管理

7.1.3.1基本要求

元數據管理的基本要求如下：

a)業務元數據：描述系統中業務領域相關概念、關系和規則的數據，包括業務術語信息分類、

指標、統計口徑等；

b)技術元數據：描述系統中技術領域相關概念、關系和規則的數據，包括物理模型的表與字

段、ETL規則、集成關系等；

c)操作元數據：描述數據處理日志及運營情況的數據，包括系統執行日志、訪問記錄等；

7.1.3.2元數據管理內容

元數據管理包含以下內容：

a)元數據標準定義：根據元數據管理范圍，結合業務需求和最佳實踐，定義元數據標準，明

確業務元數據、技術元數據和操作元數據之間的關系，設計合適的元數據模型，確保元數

據的統一性、可讀性、可靠性和安全性；

b)元數據收集：對不同類型、不同來源的元數據選擇對應的適配器和元數據模型進行收集，

并基于規范流程對變更的元數據進行定期或不定期的更新；

c)元數據管理：對收集的元數據進行統一的管理，包括元數據的審核、查詢、修改和刪除等。

結合實際情況，進行業務元數據與技術元數據的連接，并通過元數據分析，發現元數據標

準設計、元數據收集和使用的現狀及問題，確保元數據的準確性和完整性；

d)元數據應用：包括元數據查詢、血緣分析、影響分析和數據地圖等。

7.2數據標準

7.2.1基本要求

數據標準的基本要求如下：

a)數據技術屬性：包括數據項的名稱、數據編碼規則、數據類型、數據格式、數據更新頻率

等，用于指導數據在應用系統中的實施；

b)數據業務屬性：包括數據項的業務定義、業務規則、數據來源、數據使用部門、數據質量

規則等，用于統一業務側語言和理解；

c)數據管理屬性：包括數據的存儲位置、管理部門、管理崗位、數據標準的生效日期和失效

日期等，用于明確數據標準管理的責任主體和管理指標。

7.2.2數據標準內容

數據標準包含以下內容：

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a)標準規劃：參考國家及行業相關規范，通過數據標準調研、業務數據分析等工作，制定出

符合業務實際的數據標準體系框架和分類，制定出數據標準分階段、分步驟的實施路線圖；

b)標準制定：在完成標準分類規劃的基礎上，定義數據標準及相關規則。數據標準的定義主

要包括數據元及其屬性的確定，應遵循共享性、唯一性、穩定性、可擴展性、前瞻性、可

行性六大原則；

c)標準發布：在數據標準定義工作初步完成后，數據標準定義需要征詢數據管理部門、數據

標準部門及相關業務部門的意見，在完成意見分析和標準修訂后，進行標準發布；

d)標準執行：將已經發布的數據標準應用于信息建設，消除數據不一致。主要包含四個階段：

評估確定落地范圍、制定落地方案、推動方案執行、跟蹤評估成效；

e)標準維護：數據標準會隨著業務的發展變化以及數據標準執行效果而不斷更新和完善，數

據標準維護應包含標準的新增、變更、廢止、版本管理以及定期審查等工作。

7.3數據質量

7.3.1基本要求

數據質量應貫穿數據的設計、產生、匯聚、應用階段。數據質量應明確組織層面的數據質量目

標，統一數據質量需求相關模板和管理機制。

7.3.2數據質量內容

數據質量包含以下內容：

a)數據質量需求：

1)制定完善的數據質量管理方法，包括質量目標制定、質量檢查、質量分析、質量評估、

質量提升等環節；

2)建立數據質量管理機構和機制，明確質量管理的角色和職責；

3)設計組織統一的數據質量評價體系以及相應的規則庫。

b)數據質量檢查：

1)制定數據質量檢查計劃，明確相關人員責任，對數據進行定期的質量檢查和評估；

2)明確數據質量檢查方法，一般有人工對照校核、程序自動校核和人機交互等；

3)識別數據生命周期各個階段的數據質量關鍵因素，構建數據質量評估框架（包含但不

限于數據的準確性、完整性、一致性、可訪問性、及時性、相關性和可信度）。

c)數據質量分析：

1)制定組織層面的數據質量問題評估分析方法，制定統一的數據質量報告模板，明確數

據質量問題分析的要求；

2)制定數據質量問題分析計劃，對關鍵數據質量問題的根本原因、影響范圍進行分析，

定期輸出數據質量分析報告。

d)數據質量提升：

1)制定組織層面的數據質量提升制度，明確數據質量提升方案的構成；

2)定期開展數據質量提升工作，針對重點質量問題進行匯總分析，制定數據質量提升方

案，從業務流程優化、系統改進、制度和標準完善等層面進行提升。

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7.4數據服務

7.4.1基本要求

數據服務的基本要求如下：

a)數據需求分析應識別服務的業務價值、準入條件與服務類型，減少數據服務重復建設，提

升數據服務重用度；

b)數據服務設計應注重業務、數據、信息系統的協同，滿足設計、開發、測試與部署的快速

迭代，縮短數據服務的建設周期；

c)數據服務管理應建立統一的數據服務管控及運營機制，保障數據服務水平。

7.4.2數據服務內容

數據服務包含以下內容：

a)數據需求分析：

1)分析數據服務需求：結合應用對象分析數據服務需求，判斷數據服務類型、數據內容、

數據源與時效性要求；

2)可復用性識別：結合業務需求，通過數據服務管控平臺匹配已有的數據服務，判斷數

據服務建設方式，包括新建服務、直接復用、服務變更等。對于已有數據服務，應

使用直接復用或服務變更的方式，減少重復建設；

3)準入條件判斷：分析數據服務是否具備設計條件，準入條件包括數據責任人已明確、元

數據已定義、業務元數據和技術元數據已建立連接、數據已進入數據資源池等。

b)數據服務設計：

1)業務特性方面：宜將業務相近或相關、數據粒度相同的數據設計為一個數據服務；

2)應用特性方面：宜將高概率同時訪問、時效性要求相同的數據設計為一個數據服務；

3)管理特性方面：應符合數據安全管理相關規范的要求；

4)能力特性方面：宜將單一能力的服務模型設計為一個數據服務。

c)數據服務管理：

1)數據服務變更管理應考慮服務變更內容與服務變更影響，服務變更內容包括但不限于

數據服務的時效性、出入參數、服務處理邏輯、數據安全策略，服務變更影響包括但

不限于業務連續性影響、變更成本影響；

2)應針對不同場景制定數據服務下架流程，在數據服務下架前進行影響度評估，在數據

服務實際下架前通知所有相關方，宜通過自動化手段實現數據服務下架。

7.5數據安全