数据治理模型是一套涵盖战略、管理、技术与流程的系统性工程，旨在将数据从“混乱的原材料”转化为可信、可用、可运营的核心资产。它在数据管理与数据价值之间搭建桥梁，保障数据安全合规的同时，最大化释放数据潜能。
📈 主流框架体系对比
当前全球主流的数据治理框架可归为以下三类，它们的核心定位、应用场景及实施范围各有侧重：
| 框架体系 | 核心定位与特点 | 典型应用场景 | 实施范围 |
|---|---|---|---|
| 国际标准框架 | 全面且理论化的知识体系指南，提供全面的数据管理最佳实践，强调标准化的知识域。不受限于特定厂商或技术。 | 任何希望建立或了解全面数据管理实践的组织；企业培训与能力建设；作为制定内部标准的基础。 | 理论体系全面但实施方式灵活，可按需裁剪和定制。 |
| 国家标准框架 | 中国首部数据管理领域国家标准（GB/T 36073），专注于成熟度评估，提供从初始级到优化级的可量化评估路径。 | 中国企业 自我诊断数据管理能力、申请国家认证、对标行业标杆，以及满足监管合规等强中国国情驱动的场景。 | 评估范围明确量化，为企业提供可衡量的能力等级和清晰的改进方向。 |
| 实战与治理框架 | 以 DGI 为代表，注重实战应用与可落地的组织结构与流程设计，为实施数据治理提供具体的决策程序、角色与问责制细节。< |
