由于最近一直忙于国际数据管理协会CDGA（数据治理工程师）的认证考试，所以迟迟没有兑现之前对本栏目责编的交稿承诺。在走下考场后，匆匆奔赴稿场。说到考试，作为非技术从业者，我之所以参加数据治理工程师的考试，初衷更多的是想从数据技术这一底层逻辑，去了解、学习、体会数据全生命周期的复杂蝶变和价值跃升的魅力；也希望自己有能力用技术视角，去审视、思考、探寻数据从采、存、算到汇、通、用各环节的运行规律和优化策略。车品觉先生作为数据行业的资深专家和深度亲历者，在十年的数据探索历程中，凝练出“数循环”这一关键规律，并以书籍的方式与大家倾囊分享，期待更多的后来者遵循并善用此规律，在数字化转型的道路上减少失误、少走弯路。今天与大家分享一下我对车品觉先生“数循环”理论的认知，不当之处请批评指正。

数循环，是一种全新的思维方式

车品觉先生的“数循环”理论是由两个半圆组成的一个闭环，一个半圆是以数据应用为中心的孵化过程，目的是“以用促通”，简称“用数据”；另一个半圆是以数据资源汇聚为中心的运营方式，目的是“以通促用”，简称“养数据”。通俗来讲，一个企业在生产经营过程中，当业务需要用数据进行驱动决策，或降低经营风险，抑或提高营销效率时，它需要对相关数据进行汇集、挖掘与使用等，这就是“用数据”的一面；如果一个企业在经营发展过程中产生了庞大的数据资源，它可以通过数据汇集，然后抽离出有价值的数据或者关联性强的数据，通过数据分析与挖掘来发现商机，推出新业务、新产品，这就是“养数据”的一面。在企业数字化转型与发展中，“用数据”和“养数据”会不断更迭，这一过程是企业大数据迭代应用的过程，在迭代中数据治理范围会越来越大，数据价值会越来越高，数据应用场景会越来越丰富；这一过程更是数据与业务之间相互赋能和相互派生的过程。车品觉先生亦说，数循环其意为数据与业务之间循序渐进的关系。理解了这些，我再次体会到“无业务不数据，无数据难业务”所蕴含的深意。

车品觉先生的“数循环”理论，乍听，逻辑简明且颇有道理。然而，要将其真正融入企业管理层的战略思维，内化为全体员工的工作意识和行动自觉，绝非一蹴而就，或许还有较长的道路要走。去年，我有幸参加了全省“数据要素×”大赛文旅赛道的初赛评审工作。在评审过程中，我发现参赛作品存在一个较为典型的问题：“用数据”思维缺失。许多作品将大量篇幅聚焦于技术解决方案的阐述，而在数据层面着墨甚少，既未交代数据从哪里来，也未详细说明数据的应用方式以及数据能解决什么问题，更未涉及数据应用过程中的挑战与应对策略等。参赛作品中亦不乏大公司的方案，他们将公司建设的通用数据底座全盘托出，逐一详细介绍功能板块，唯独在陈述文旅数据应用场景时词穷语乏。参加大赛的方案尚且如此，日常工作方案亦可想而知。

数循环，更是一套指导实战的方法论

企业如何让“用数据”“养数据”和谐共生、协同发力，从而更好地服务企业数字化转型。车品觉先生给出了关键三招：数据战略、数据治理和数据中台。数据战略是统领性的，非常重要但往往容易被忽视，一旦被忽视，必将全盘皆输。基于此，我在上一篇读书笔记里，结合实际案例与自身见解进行了具体分享。

今天重点谈谈数据治理，我从国际数据管理协会（简称DAMA）的数据管理知识体系说起，其中最有名的就是DMBOK数据管理框架，简称DAMA车轮图，该车轮是以数据治理为轴心，由数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成与互操作、文件和内容管理、参考数据和主数据、数据仓库和商务智能、元数据、数据质量10项数据管理功能环绕轴心构成。DAMA所指的“数据管理”与车品觉先生的“数据治理”在概念和范畴方面颇为相似。DAMA为每一项数据管理功能又配备了一张知识领域语境关系图，详细描述了该功能的定义、目标、所使用的技术工具、所需要参与的人员，以及功能开发所采取的具体步骤和最终交付的成果等。DAMA的这些描述都是基于专业的理论和技术视角，并且数据管理又是一项庞杂的系统工程，涉及众多的环节、技术、工具、活动、角色等，我相信专业的技术人员理解起来也不是那么容易的事情，何况非技术专业出身的我们。所以，车品觉先生在阐述“数据治理”篇章时，可谓用心良苦，反复修改了5次之多，目的是希望通过从业务（去技术）的角度，尽量用通俗的语言去描述数据生命周期中各个环节的重点工作，可能遇到的挑战以及如何解决，让读者明白，只有规范的数据治理才能获得真实的数据竞争力；让管理层明白，数据资源在业务运作过程中如何流转，才能达到效率、成本、安全、用户体验之间的最优平衡状态。

车品觉先生最终从业务和管理的视角，提炼总结出贯穿数据全生命周期的“6×6矩阵”数据治理框架，清晰地阐明了应该如何在数据获取（参考数据和主数据）、同步处理（数据架构、数据质量与互操作）、部署（元数据、数据集成、数据存储、数据仓库、数据建模）、使用（商务智能）、共享、归档（文件和内容管理）等六个阶段中，实现数据使用目的、数据所有权、数据安全性、数据隐私权、数据标准和质量、公众文化等六个维度的要求。将“6×6矩阵”数据治理框架与DMBOK数据管理框架进行对照，我们不难发现，二者有诸多相通之处。某种程度而言，车品觉先生提出的“6×6矩阵”数据治理框架，是对DAMA数据管理体系进行优化重组后的成功实践。这一实践又形成了一套更具系统性、前瞻性和实操性的数据治理方案，为我们本土企业数字化转型提供了方法论。

  数据生命周期“6×6棋盘矩阵”框架          

DAMA车轮图 

伏案深思，考场里尚未散尽的油墨气息与眼前的“数循环”理论竟产生了奇妙共振。这场CDGA考试与其说是对数据管理知识的检验，不如说是对数据思维范式转换的深度启蒙。车品觉先生的“数循环”理论恰如一座连接DMBOK知识体系与企业实践的桥梁，其“6×6矩阵”的治理框架不仅印证了DMBOK的普适性价值，更通过对DMBOK理论的优化与重构，谱写出数字化转型的中国篇章。站在考场与工作岗位的交汇点上，我愈发清晰地认识到：数据治理从来不是冰冷的代码堆砌，而是业务脉动与数据流转的共生共荣。当数据要素真正成为新时代的“石油”，我们需要的不仅是开采技术的精进，更要构建能让数据价值持续裂变的循环生态。这或许正是“数循环”理论给予数字化转型者的核心启示——唯有让数据在业务流程中自由流淌，让治理框架在应用场景中动态进化，方能在数字经济的浪潮中，实现从数据沉淀到价值升维的完美蝶变。

（山东文化产权交易所副总经理 李鸣）

栏目主持：窦静

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