国际数据治理协会发布《2025工业企业数据治理实践指南》白皮书：“1—1314”架构助力工业企业破解数据治理难题

一、背景

在数字经济高速发展的今天，数据已成为工业企业创新与竞争的核心要素。随着工业4.0、智能制造、工业互联网等技术的快速推进，企业对数据的依赖程度不断加深，期望通过高效的数据治理将海量数据转化为可用的数据资产，以支撑智能决策、优化运营并驱动业务创新。

然而，当前工业企业在数据治理过程中仍面临诸多严峻挑战：

数据质量低下：数据来源复杂、格式多样，导致数据准确性、完整性和一致性难以保障；数据孤岛严重：企业内部各部门数据标准不统一，数据难以共享和流通，影响协同效率；安全与合规风险加剧：数据泄露事件频发，国内外数据安全法规监管趋严，企业需确保数据存储与使用的合法合规；治理效果难以持续：许多企业反复投入数据治理，但因缺乏系统性方法，治理成果难以长期维持。

针对这些问题，国际数据治理协会（IDGA）联合顶尖数据治理行业专家，基于多年行业实践经验，正式发布《2025工业企业数据治理实践指南——基于1-1314架构的工业企业数据治理方法》白皮书。该白皮书提出了一套覆盖数据全生命周期的治理体系，旨在为企业提供可落地的解决方案，推动数字化转型深化发展。

二、“1-1314”架构：以数据质量为核心的全生命周期治理

“1-1314”数据治理架构是IDGA专家团队基于DAMA数据管理知识体系及DCMM国家标准，结合工业企业的实际需求提出的创新性治理框架。其核心价值在于：

1. 根治数据质量顽疾，实现95%以上的问题解决率

传统数据治理往往仅关注局部优化，而“1-1314”架构通过四重质量防护机制（源端三重防护+末端一重防护），在业务系统端即可解决95%以上的数据质量问题，确保数据从采集到应用的全流程高质量。

2. 全生命周期覆盖，构建完整治理闭环

从源头到末端实现闭环管理，确保数据真实可靠。确保数据治理不再是“一次性工程”，而是持续优化的动态过程。

3. 深度融合DAMA与DCMM，兼具国际视野与本土适用性

"1-1314"架构继承DAMA核心职能，并针对工业场景创新性提出业务场景化治理、工厂级数据建模和全生命周期质量管控三大特色。某企业应用该架构后，不仅通过DCMM五级认证，更在8个能力域均达优化级，数据准确率提升至99.6%。这种"国际理论+本土实践+行业创新"的融合模式，为本土特色数据治理体系建设提供了实践范本。

三、架构详解：五大模块赋能企业数据治理

"1-1314"数据治理架构通过五大核心模块构建了完整的治理体系。首先，该架构建立了完善的数据管理体系，通过明确组织责任、统一数据标准、强化质量管控等措施，为企业数据治理奠定了坚实基础。其次，架构构建了多层次的安全防护体系，从终端设备、网络传输到数据库存储实施全方位保护，确保企业数据资产的安全性。

在价值实现方面，架构提供了三大服务支撑，既服务于日常业务系统的数据需求，又为管理层决策提供智能分析支持，同时助力企业数字化转型进程。为确保治理能力的持续提升，架构建立了知识传承机制，通过经验沉淀和系统培训，使数据治理能力在企业内部得到有效传承。

最后，架构创新性地设计了四重质量防护机制，通过在数据采集、处理和应用等关键环节设置质量关卡，实现了对数据全生命周期的质量管控。这种立体化的质量保障体系，从根本上解决了工业企业数据质量难以持续保障的痛点问题。

四、实践案例：从广度到深度的治理实践

基于国内工业企业数据治理现状的深入分析，白皮书指出有效的治理方案必须同时具备广度和深度，才能真正实现长效治理。为此，"1-1314"架构通过六大核心实践场景，系统性地解决了数据治理中的深层次问题：

全方位重构数据标准体系：从根本上打造一整套全方位的（包括源末端数据治理在内的）数据标准体系以确保数据质量的可控制性、可持续性。构建静态数据中心：构建360度全视角管控的静态数据中心，对全部三类视角的数据质量进行管控。技术+行为双维治理：需要在技术手段的基础上开启数据协同维护机制，强化数据源头责任，强化过程行为约束，更深层次地管控数据质量。日常数据质量监测：需要构建一个基于大数据行为分析的数据质量监测平台，而不是传统意义的基于属性字段级的技术验证。基于场景的数据服务：目前企业内数据资产化管理还处在初级阶段，长期以来对数据的私有化价值意识比较淡薄，企业数据资产化管理的路还很长，需要慢慢地从数据的共享服务开始让大家享受到数据资产的红利。知识体系赋能团队：企业要具备独立数据治理能力，必须长期积累大量的过程知识，构建基于过程的知识收集和推送体系是关键中的关键。

五、风险与应对：企业实施需关注6大关键点

在构建“1-1314体系”的过程中，许多企业仍难以摆脱技术思维，忽略了数据质量问题的彻底解决，导致问题反复出现，严重影响数据价值体现，主要可总结为以下六点：

1.数据管理体系兼容性

2.数据标准落地难度

3.存量数据清洗成本

4.数据交换治理复杂性

5.知识转移效果

6.质量监测可持续性

六、总结

随着1-1314数据治理架构在工业企业的广泛应用与实践验证，该体系将持续迭代完善。未来，我们将重点推进两个维度的深化发展：向内探索更精细化的数据治理深度，通过智能算法实现数据质量的根源性治理；向外拓展更智能化的治理边界，运用AI等新技术提升治理效率。国际数据治理协会（IDGA）将持续联合产业界伙伴，共同推进该架构的优化升级，为工业企业提供更智能、更高效的数据治理解决方案，全面助力企业实现数据驱动的数字化转型目标。

关于IDGA

国际数据治理协会（简称：IDGA）是一家非营利的全球性数据管理组织，脱胎于2015年成立的中国企业数据治理联盟，致力于基于实战角度的数据治理知识、方法以及实操的普及,凝聚行业力量打造最具实战性的数据治理生态圈。

IDGA将始终围绕企事业单位开展数据治理相关服务,将中国的数据要素及治理最佳实践带向全球,将全球最佳实践带回中国,促进数据要素和治理能力的相互融通,实现数据要素全球共享。（山东中翰软件有限公司）