数据治理行业背景 - 数据成为工业企业创新与竞争的核心要素，工业4.0、智能制造等技术推进加深企业对数据的依赖 [1] - 工业企业数据治理面临四大挑战：数据质量低下、数据孤岛严重、安全合规风险加剧、治理效果难以持续 [1] - 国际数据治理协会(IDGA)发布《2025工业企业数据治理实践指南》，提出"1-1314架构"解决方案 [1] "1-1314"架构核心价值 - 通过四重质量防护机制实现95%以上的数据问题解决率，确保全流程高质量 [2] - 全生命周期覆盖形成治理闭环，使数据治理从"一次性工程"变为持续优化过程 [3] - 融合DAMA国际理论与DCMM本土标准，某企业应用后数据准确率提升至99.6%并通过DCMM五级认证 [3] 架构五大模块体系 - 建立数据管理体系：明确组织责任、统一标准、强化质量管控 [3] - 构建多层次安全防护体系：覆盖终端设备、网络传输到数据库存储的全方位保护 [3] - 提供三大服务支撑：满足业务系统需求、管理层决策支持及数字化转型助力 [4] - 设计四重质量防护机制：在数据采集、处理、应用等关键环节设置质量关卡 [4] 六大核心实践场景 - 重构数据标准体系确保质量可控可持续 [6] - 构建360度全视角管控的静态数据中心 [6] - 实施技术+行为双维治理强化源头责任 [6] - 建立基于大数据行为分析的质量监测平台 [6] - 推进基于场景的数据服务实现资产共享 [6] - 通过知识体系赋能团队构建独立治理能力 [6] 行业未来发展方向 - 向内探索精细化治理：通过智能算法实现数据质量根源性治理 [7] - 向外拓展智能化边界：运用AI等技术提升治理效率 [7] - IDGA将持续联合产业界优化架构，助力企业数字化转型 [7][8]