全球首個對外發布的數據治理框架是Gwen Thomas的作品，Thomas是國際數據治理研究所(DGI)的創始人，她在2003年將其開發的數據治理框架發布到了網上。她說：“我們當時已經使用了這個框架，但還沒有公開使用。Coors Beer公司希望我幫助該公司為當時美國即將發布的薩班斯-奧克斯利法案審計做好準備。他們已經有了適當的技術計劃，我幫助他們確定了相應的數據治理計劃的規模和結構。在幫助Coors Beer公司的這段時間里，我看到了他們如何使用框架的力量來保持每個人的思想和行動同步的許多例子。就在那時，我決定編寫一個更通用的框架，可以被任何企業使用，并適應他們的需求。”

國際數據治理研究所發布的這個數據治理框架包含了他們認為應該包含在數據治理程序中的組件。在全球首個數據治理框架發布20年之后，一個新版本被發到網上。第一次也是唯一一次更新是在2023年5月3日發布的。與此同時，全球各地的各行業組織在使用自己的框架方面獲得了相當多的經驗，這些框架往往受到國際數據治理研究所最初與世界分享的框架的影響。現在很明顯，當CIO和首席數據官做三件事時，數據治理是最成功的：

(1)讓所有關鍵利益相關方參與數據治理框架的定義。Thomas說，“你不能假設數據所有權等同于對數據的決策權。”

(2)從想要實現的業務成果的清晰概念開始。Thomas說，“關注價值，你所做的收集、管理和分析數據的一切都應該追溯到價值。”

(3)使用你的框架來編排執行。Thomas說：“管理數據和使用數據應該被視為一系列行動。當定義了良好的框架之后，CIO應該能夠將任務交給不同的團隊，并充分相信他們不僅會準確地執行任務，而且其結果將有助于實現總體目標。”

1、誰參與定義框架?

美國商務部可能是美國最大的數據收集者，該部門收集、歸檔和分析從天氣和農業數據到科學和經濟數據的一切數據。

美國商務部首席數據官Oliver Wise表示，目前正在收集有關美國企業經營狀況的最詳細數據。這項調查由美國人口普查局每五年進行一次，而美國人口普查局只是美國商務部的機構之一。

Wise說:“我們會問一些詳細的問題，以了解這些企業從事的是什么類型的業務，他們的客戶是誰，他們的收入是多少。我們了解他們的員工基礎，以及他們是合同工、兼職人員還是其他職業。這些數據為美國經濟狀況提供了一個重要的視角，為各級政策制定者提供了依據。”

美國商務部目前正在進行的另一個重要項目是收集和分析數據，為供應鏈政策提供信息，其目標是了解供應鏈的瓶頸并對其進行預測，以便美國經濟能夠更好地應對沖擊，例如新冠疫情帶來的沖擊。

除了從公共來源收集和生成的數據之外，美國商務部還從私營部門購買許可數據，并將其用于經濟分析等方面。Wise說：“現在面臨的挑戰在于，當從外部獲取數據時，必須對數據進行規范化，以使其有意義。”

結構化數據和跟蹤數據源只是美國商務部考慮的數據治理的許多重要方面中的兩個。由Wise擔任主席的數據治理委員會負責為組成該部門的眾多機構處理數據管理和數據政策問題。

他說，“我們有不同的數據治理框架來滿足不同的需求，在所有情況下，任何框架的定義都需要集體努力，因此所有利益相關者都覺得他們的建議被傾聽。如果你這樣做，每個人都更有動力使用框架，這將確保數據管理的一致性。”

2、數據治理的目標是什么?

西門子公司的CIO Hanna Hennig表示，她看到業務部門開始收集數據，而不知道收集什么數據以及為什么收集數據。她說，“這通常是在浪費資金，如果你不知道想要解決什么問題，那么你就無法定義數據策略。”

她表示，用戶要找出其需要的數據，首先要明確定義認為期望的業務結果是什么。無論它影響的是業務結果的頂線或底線，還是兩者兼而有之，期望的業務結果將驅動有關收集哪些數據的決策。一旦確定了數據，就可以開始定義數據治理框架。

框架應該回答一些問題，例如誰擁有每個數據資產、所有者的角色，以及如何確保數據被管理并有資格地用于整個業務中的技術。如果數據被正確整理和格式化，它可以被數據分析使用，特別是人工智能，以提出建議，幫助企業在進入市場之前做出決策。

糟糕的數據質量會導致糟糕的決策和建議。當數據質量不好的時候，企業就不能在市場和競爭對手之前做出決定，或者更糟的是，會做出錯誤的決定。Hennig表示，數據治理有助于確保數據質量并防止業務出現混亂。

她說，“如果沒有采用框架，企業傾向于保護自己的數據，如果沒有共享，就沒有跨越價值鏈的用例。如果不能突破數據孤島，就不能在內部收獲數據的好處。當可以實現端到端用例時，最大的價值就會出現，例如，將制造與銷售預測計劃相結合。”

另一個重要的端到端用例是可持續性，這需要企業報告溫室氣體(GHG)報告的三個范圍：范圍1是關于企業擁有或控制來源的直接排放;范圍2是企業能源消耗所產生的所有間接排放;范圍3是整個供應鏈的排放情況。

Hennig說：“這三者都要求企業放眼整個價值鏈。企業不僅需要查看內部的數據，還需要查看外部的供應商和客戶的數據。如果有數據孤島，就無法做到這一點。”

Hennig指出，最重要的是，在建立數據治理之前，企業需要清楚他們想要解決什么問題，其目標應該是交付業務價值。

3、企業的框架如何幫助團隊協同工作?

Jennifer Trotsko在世界銀行集團私營部門國際金融公司創立了數據治理職能部門以及后來的隱私職能部門，她深受Gwen Thomas發布的數據治理框架的影響。

成為國際金融公司合規風險部門負責人和首席隱私官的Trotsko說，“我們基于國際數據治理研究所的組件和其他基準開發了自己的框架，有了這個基礎，國際金融公司就能夠協調各團隊的活動。通過使用一種通用語言來交流從政策和規則到技術和流程的所有內容，企業的每個部分都可以引用框架并為整體最終狀態做出貢獻。”

她說，“在確定項目的商業價值之后，我們做的第一件事就是將任務映射到我們內部的數據治理框架，在政策領域分配主管，例如一名主管負責技術工作，另一名主管負責變更管理，該項目有了明確的護欄和里程碑。這使得核心團隊可以跨幾十個部門進行管理，并且這個框架為利益相關者提供了所有重要組件都被覆蓋的信心。簡而言之，這些主管專注于執行工作，因為他們知道我們對整體努力有共同的愿景。”

Trotsko說，“這在管理涉及數據收集、存儲和分析的大型項目方面非常有價值。”