当前位置：数据治理行业历史沿革
发布时间：2025-03-17 18:53 浏览次数：次 作者：admin
起步阶段（20世纪80年代到2003年）：20世纪80年代，随着数据库技术的发展，企业开始意识到数据的重要性。但当时数据管理主要依靠数据库管理系统，直到1988年由麻省理工学院的两位教授启动了全面数据质量管理计划（TDQM ），被认为是数据治理最初的雏形，同年，DAMA（ 国际数据管理组织协会）成立。2002年，数据治理概念首次出现在学术界，美国两位学者发表题为《数据仓库治理》的研究探讨了Blue Cross 和 Blue Shield of North Carolina 两家公司的最佳实践，由此拉开了“数据治理”在企业管理中的大幕。
理论研究阶段（2003-2009年）：随着互联网和大数据的发展，数据量呈现出爆炸性增长的态势。这一趋势促使国际组织将数据管理问题提上了议事日程。2003年，国际数据治理研究所（DGI）应运而生，致力于研究和构建数据治理的理论框架，并与ISO国际标准化组织携手，共同对数据管理与数据治理的概念进行了界定。历经数年的努力，直至2009年，国际数据管理协会（DAMA国际）发布了《数据管理知识体系指南》（简称“DMBOK”），这标志着数据治理的理论框架已经基本确立并趋于稳定。
推广应用阶段（2010-2015年）：随着对数据治理理论的不断探索与深化，该领域逐渐步入企业实践与广泛应用的崭新阶段。2011年，权威研究机构Gartner将数据治理列为信息技术领域的十大前沿趋势之一，标志着其重要性的显著提升。在此背景下，众多跨国企业纷纷响应，通过建立独立的数据治理部门来强化数据管理。以全球科技巨头微软为例，微软在2011年成立了数据治理办公室，致力于实施数据治理革新。通过推行数据标准化、强化数据质量控制等一系列有效措施，微软显著提升了其内部数据的可靠性和准确性，为后续的数据驱动型转型奠定了坚实的基础。
成熟运营阶段（2015年至今）：伴随着数据仓库的建设，主数据管理与商务智能平台的实施，国内也逐步开始接受并利用数据治理的概念进行推广实践。进入21世纪后期，数据治理在更多行业和领域得到广泛应用。以互联网行业为例，阿里巴巴成立数据治理委员会，对全球各业务线数据进行监管；京东成立数据管理中心，推行全面的数据管理体系等。中国在DMBOK基础上发展数据治理，2015年发布《数据治理白皮书》，2018年形成国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073—2018），明确8个领域、5个等级的能力模型，指导企业评估。2022年发布《数据管理能力成熟度评估方法》（GB/T42129-2022），2023年7月实施。随着新技术兴起，中小企业也开始重视数据治理，提升数据治理水平成为企业数字化转型的重要环节。
理论研究阶段（2003-2009年）：随着互联网和大数据的发展，数据量呈现出爆炸性增长的态势。这一趋势促使国际组织将数据管理问题提上了议事日程。2003年，国际数据治理研究所（DGI）应运而生，致力于研究和构建数据治理的理论框架，并与ISO国际标准化组织携手，共同对数据管理与数据治理的概念进行了界定。历经数年的努力，直至2009年，国际数据管理协会（DAMA国际）发布了《数据管理知识体系指南》（简称“DMBOK”），这标志着数据治理的理论框架已经基本确立并趋于稳定。
推广应用阶段（2010-2015年）：随着对数据治理理论的不断探索与深化，该领域逐渐步入企业实践与广泛应用的崭新阶段。2011年，权威研究机构Gartner将数据治理列为信息技术领域的十大前沿趋势之一，标志着其重要性的显著提升。在此背景下，众多跨国企业纷纷响应，通过建立独立的数据治理部门来强化数据管理。以全球科技巨头微软为例，微软在2011年成立了数据治理办公室，致力于实施数据治理革新。通过推行数据标准化、强化数据质量控制等一系列有效措施，微软显著提升了其内部数据的可靠性和准确性，为后续的数据驱动型转型奠定了坚实的基础。
成熟运营阶段（2015年至今）：伴随着数据仓库的建设，主数据管理与商务智能平台的实施，国内也逐步开始接受并利用数据治理的概念进行推广实践。进入21世纪后期，数据治理在更多行业和领域得到广泛应用。以互联网行业为例，阿里巴巴成立数据治理委员会，对全球各业务线数据进行监管；京东成立数据管理中心，推行全面的数据管理体系等。中国在DMBOK基础上发展数据治理，2015年发布《数据治理白皮书》，2018年形成国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073—2018），明确8个领域、5个等级的能力模型，指导企业评估。2022年发布《数据管理能力成熟度评估方法》（GB/T42129-2022），2023年7月实施。随着新技术兴起，中小企业也开始重视数据治理，提升数据治理水平成为企业数字化转型的重要环节。
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