第12章 数据治理与数字孪生：引领未来数字化转型的双重引擎(1/3)

    数据治理与数字孪生，引领未来数字化转型的双重引擎，推动数字化时代的创新与发展。

    数据治理（data governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

    国际数据管理协会（daa）给出的定义：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。

    国际数据治理研究所（dgi）给出的定义：数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁（who）能根据什么信息，在什么时间（when）和情况（where）下，用什么方法（how），采取什么行动（what）。

    数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

    数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。

    数字孪生是个普遍适用的理论技术体系，可以在众多领域应用，在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。

    随着数字化技术的飞速发展，数据治理与数字孪生已经成为企业、组织和国家发展的重要支撑。数据治理是指对数字化数据进行管理和控制的实践活动，旨在确保数据的质量、安全性和可靠性。数字孪生是指将物理世界与数字世界相互融合的技术手段，为各行各业提供全面、准确的数字化服务。这两者在实际应用中相互促进、相互支撑，成为推动数字化时代创新与发展的关键力量。

    一、数据治理的重要性

    数据治理是数字化时代的重要基石。在数字化环境下，数据的规模、复杂性和多样性都得到了极大的提
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