做好数字金融大文章，推动场外衍生品数据治理高质量发展研究——基于国际三大数据治理体系的对比研究（下）lg...

编者按：为深入贯彻落实中央金融工作会议精神和《国务院关于加强监管防范风险推动资本市场高质量发展的若干意见》，扎实推进证券行业高质量发展，中证报价投教基地推出“防风险 促发展”专题，分享场外衍生品在强化证券行业风险防控能力，做好五篇大文章，为经济社会发展提供高质量服务方面的探索与实践成果。

作者：闵豫南，华泰证券金融创新部总经理；吴昭翼、陈筱筱、张东、温晶、陶潜、张晓强、张宇、孟祥梅、徐静怡、张斯琪，均供职于华泰证券金融创新部

国际三大数据治理体系对比分析

为进一步优化场外衍生品业务的数据治理，以提升数据质量、保障数据安全、支持合规风控、提升决策效率、促进业务创新，需要建立更为科学的数据治理体系。《推动数字金融高质量发展行动方案》中也强调：要夯实数据治理与融合应用能力基础，指导金融机构健全数据治理体系，完善数据治理制度和数据质量管控机制，积极参加数据管理国家标准（DCMM）贯标评估。国际上，除DCMM体系外，还有DAMA和DGI框架两个主流的数据治理体系框架，通过三大数据治理框架的对比分析，可以为我国优化场外衍生品数据治理体系提供理论指导。

▍DAMA数据管理知识体系

DAMA（Data Management Association）将数据治理定义为“对数据资产的权力与管控”，以数据战略、组织架构、制度流程、技术工具为四大支柱，形成“规划-执行-监控-优化”闭环。其核心模型“数据管理车轮图”涵盖12个知识领域（如数据质量、元数据管理、数据安全），以数据治理为轴心驱动整体运作，治理逻辑为从“决策机制”到“价值创造”：

◆决策机制：建立数据治理委员会（DGC），明确数据所有者（如业务部门）、管理者（如IT部门）、使用者（如分析团队）的权责边界。

◆价值创造：通过数据资产估值（如数据成本核算、收益预测）与数据产品化（如风险指数、市场分析报告），将数据转化为商业价值。

图3 DAMA数据管理车轮图

图4 DAMA数据管理流程图

综合来看，DAMA是国际性的组织，影响力广泛，是基于国外行业经验的总结，针对数据管理是一个大而全的战略框架，其中将数据治理摆在核心的位置，数据治理的思路更多是导向是提升企业价值。

▍DGI数据治理框架

DGI（Data Governance Institute）框架注重实战应用，基于5W1H原则设计，以“为什么（Why）-是什么（What）-谁来做（Who）-何时做（When）-何处做（Where）-如何做（How）”为逻辑主线，提供可落地的治理路径，明确数据治理的关键要素。强调从“为什么”开始，定义数据治理愿景使命和目标，明确数据治理的决策权、问责制和管控措施，注重技术工具的应用，帮助企业解决数据治理中的具体挑战。相较于DAMA的全面性和理论性，DGI框架更加注重数据治理的实战应用和具体实施策略。

图5 DGI数据治理框架

▍DCMM数据治理框架

DCMM是国家标准《GB/T36073-2018数据管理能力成熟度评估模型》（Data Management Capability Maturity Model）的英文简称。DCMM是我国首个数据管理领域国家标准，以数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准、数据生成周期八大能力域为核心，设计五级成熟度评估体系。

图6 DCMM数据管理能力成熟度评估模型

图7 DCMM数据管理能力成熟度评估模型

DCMM强调数据治理的组织架构、制度体系和沟通机制，注重与中国企业实际需求的贴合，可操作性强且有“评级”机制激励企业。

▍三大体系对比分析

三大数据治理体系的核心，都是在回答如何制定一个体系，为数据管理活动制定规则，但其细节部分又存在一些差异：

◆DAMA注重理论框架全面，以数据治理为核心，侧重企业价值提升，适用于构建整体数据治理战略。DAMA将数据治理放在一个核心的位置，数据治理是建章立制的关键，是实现对管理的管理；

◆DGI注重实际应用和策略实施，提供5W1H方法论，用于明确数据治理的关键要素，确保数据治理工作的全面性和实用性，在方法论的基础上，DGI也强调技术对于数据治理的重要性，适合解决具体治理问题；

◆DCMM则更贴近中国企业实际，官方标准且可操作性强，通过评级机制激励企业，适合本土数据治理实践。

图三大体系主要内容对比

场外衍生品市场作为我国多层次资本市场的重要组成部分，已从初期的粗放式发展逐步迈入规范化发展阶段，而数据治理是规范化发展的必由之路。厘清数据治理的现状是优化数据治理的基础：DAMA体系认为数据治理的关键点之一是识别关键的数据元素；DGI体系将识别数据治理的使命和价值视为重要的框架组件，要求数据治理的组织定期对现有治理、现有数据、现有架构进行审查；DCMM体系要求通过组织架构的搭建来实现整个系统的数据管理能力提升。

三大数据治理体系给了我们进行数据治理优化的一个思维范式，通过引入一个实用可行的框架体系，将这些复杂的数据架构以及利益者的诉求集中到框架体系内，帮助任何组织内的各种数据利益相关者，明确数据治理的目标，定义数据治理的计划和产出，最终实现组织价值。作为对“数据管理”概念的替换和超越，数据治理不仅仅停留在对“数据”的静态关注上，而是进一步将视角聚焦到更大范围的“数据世界”上，即不仅要实现“对数据治理”，还要实现“依数据治理”，不仅是建设更高质量的数据，还要以此获得更深入的业务洞察。此外从对象上看，表观上三大数据体系根植于组织，数据治理服务于组织的价值实现，但是从广义的层面，数据治理也是一个行业或者业务生态所应该秉持的治理理念，尤其在数字金融转型的背景下，需要有一个基于业务生态的管理体系，进一步根据不同企业的独特的成熟度、文化、技术平台和数据管理要求进行细化，才能有效实现整个行业的数据治理优化。基于此，三大体系对场外衍生品数据治理具有如下启示：

第一，建立完善的数据治理规则体系。DAMA和DGI都强调数据治理的核心作用，DCMM体系虽然将数据治理视为八个核心模块之一，但也强调数据治理对于其他子模块具有重要的纲领性作用。完善数据治理的规则体系，旨在明确数据治理的基本原则、目标和任务，制定数据权属与保护条例，明确数据的所有权、使用权、经营权等权益归属，以及数据主体的权利与义务。我国场外衍生品市场尚处于发展初级阶段，要完善场外衍生品市场的数据治理，需要针对不同业务类型，制定相应的数据治理细则或规范，确保数据治理的针对性和有效性。

第二，强化数据治理管控机制。传统的数据治理强调对于数据的管理，而在三大数据治理体系中（尤其是DAMA），将数据治理视为一种更高阶的管理过程，即对管理过程如何管控。如果说管理是执法过程，那么治理就类似于立法和司法的过程。当前场外数据治理还面临多头监管下数据分散、数据孤岛等问题，为了能进一步优化数据治理体系，要构建统一的数据治理管控机制，以充分保障数据管理的过程优化。DCMM体系也强调，数据治理需要建立起数据治理组织，对组织在数据管理和数据应用行使职责规划和控制，并指导各项数据职能的执行，以确保组织能有效落实数据战略目标。

第三，强化数据的全生命周期管理。数据治理不仅包括数据的采集，也包括数据生命周期管理的其他方面，例如数据处理、数据存储、数据安全等。DAMA用数据生命周期（Data Life Cycle）来描述数据管理过程，这种过程不仅是静态的数据获取、移动、转移和存储，还要随着数据的使用或增强，在新数据的基础上，实现内部迭代，保持持续的内部互动。基于此：一方面，要强化场外衍生品数据的采集，保障数据的完整性、覆盖度、及时性和数据质量；另一方面，要强化数据的使用，确保数据的价值，为监管和业务发展赋能；此外，还要保障数据的存储和安全，完善数据安全的技术、管理和运营体系。

第四，加强数据安全和保护。数据安全是DGI数据治理体系中的一环，DAMA和DCMM虽然把数据安全作为与数据治理并列的章节，但在数据治理流程中，数据安全管理也是重要的环节。在场外衍生品数据治理过程中：一是要制定严格的数据安全管理制度和操作规程，确保数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全性；二是要明确数据访问和共享的权限，通过角色和权限管理，强化衍生品数据的访问管理；三是建立数据安全审计机制，对数据的操作行为进行记录和监控，及时发现和处理安全问题，尤其是后续若数据互联互通机制进一步完善，合约数据与交易数据打通，可访达数据的主体多元化，在数据安全审计方面要进一步优化；四是建立数据恢复机制，确保在发生意外情况时能够迅速恢复数据。加强数据安全培训和意识提升，提高人员对数据安全的重视程度和防范能力。

结语

在高质量发展数字金融的背景下，数据治理已超越技术工具范畴，成为重塑金融基础设施、培育新质生产力的战略支点。对于场外衍生品业务而言，在充分发挥DCMM模型基于组织、制度、流程、技术实现数据生命周期综合管理优势的基础上，可以将DAMA的数据治理和数据建模思路加入DCMM模型中，通过清晰地描述整个场外衍生品市场的数据流向、数据名称、数据定义、结构类型、代码取值和关联关系等，搭建一个优质的数据治理框架，为行业机构内部系统建设和机构间数据交换提供指导，提升风险监测效率，释放数据要素潜能，驱动业务模式革新。在未来，场外衍生品数据治理将加速从“被动合规”向“主动赋能”转型，为资本市场高水平开放提供“风险可计量、客户可穿透、资产可定价、市场可联通”的基础设施支撑，最终实现“数实融合”的治理愿景。

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