工业数据治理项目旨在确保组织能高效、合规地管理数据资产，提升数据质量，驱动业务价值。项目范围涵盖战略定义、政策制定、标准强化、监督审计、合规管理、问题处理、数据管理项目和数据资产估值等方面。通过数据治理，企业可成为数据驱动型组织，适应市场变化，实现数字化转型和企业文化转型。

数据治理是专门管理数据资产的过程，它与IT治理不同，后者侧重于IT资源的评估、指导和监督。数据治理聚焦于数据相关事务的决策，确保数据资源管理的一致性和绩效。尽管数据治理与IT治理有所区别，但两者在企业实践中应相互融合，共同支持企业战略目标的实现。

工业数据治理旨在将数据作为资产有效管理，确保可持续发展、嵌入式融合与可度量性。关键原则包括领导力、业务驱动、共担责任、多层面参与、框架基础与原则导向。这些原则共同推动强大的数据治理体系，实现数据资产的最大化价值。

工业数据治理是确保数据资产高质量、安全及持续改进的综合管理过程，涉及多个管理职能，如数据架构、安全、质量等。其定义因机构而异，但核心在于数据资源的有效管控和价值创造。随着企业认知的提升，数据治理的目标正转向推动业务创新和数据价值化转型。

工业数据治理的“五域模型”包括管控域、治理域、技术域、过程域和价值域，明确了数据治理的组织结构、对象目标、技术手段、实施方法和价值实现。通过这一模型，企业能够全面管理数据资产，挖掘数据价值，实现数据共享和变现，为数字化转型提供有力支撑。

工业数据治理是企业数字化转型的关键，其核心内容包括明确战略目标、构建治理组织、建立制度体系、制定治理流程、设立绩效体系、制定数据标准以及运用治理工具。这些措施确保数据的有效管理和利用，最大化数据价值，促进数据共享和变现，为企业数字化转型提供有力支撑。

掌握数据治理的核心，了解国际标准ISO/IEC 38500系列及国内DCMM、GB/T 34960等主流标准。ISO/IEC 38505强调原则驱动的数据治理方法论，DCMM则全面评估数据管理成熟度，GB/T 34960注重数据价值实现。构建高效、安全、合规的数据治理体系，助力企业数据驱动的业务转型与价值提升。

数据管理涵盖11个关键领域：数据治理、架构、建模、存储、安全、整合、内容管理、主数据管理、数据仓库、元数据管理和质量管理。这些领域确保数据的准确性、安全性和有效利用，支持组织的数据驱动决策。随着技术发展，数据伦理和科学等也成为数据管理的重要部分。

《数据资产管理实践白皮书（4.0版）》由中国信息通信研究院联合编制，详细阐述了数据资产管理的8大职能和5大保障措施，强调数据标准管理、价值评估和共享流通，为企业数据治理提供全面指导。白皮书基于DAMA-DBMOK框架，结合实践经验，助力企业优化数据管理，驱动业务增长。

数据仓库与数据湖：企业数据管理关键组件。数据仓库整合多系统数据，支持决策过程；数据湖则存储原始数据，支持高级分析。两者各有优势，满足不同业务需求。构建和管理时，需遵循最佳实践，确保数据质量、成本效益和持续更新，以最大化数据价值，支持组织战略决策和运营优化。