在当今信息时代，数据治理已经成为一个重要议题，尤其是在数据资产的价值日益凸显，以及数据安全和隐私保护日益受到重视的背景下。2019中国数据治理发展报告探讨了数据治理的多维度问题，包括治理的界定、目的、路径和工具，并对我国的数据治理模式与法律进行评析，同时提出了促进数据治理现代化发展的政策法规建议，也分析了数据治理技术的现状与产业发展。
在报告的上篇通用数据治理部分，首先界定了数据治理的概念，明确指出数据治理不仅仅是技术层面的管理，还扩展到了非技术层面的信息、知识管理，以及公共治理的法律层面。数据治理具有三个维度：微观角度的个体数据管理、中观角度的公共治理以及宏观角度的全球治理。这表明数据治理不仅涉及单个组织内部，还包括国家乃至国际层面的数据管理。
报告强调了数据治理的四大目的。其一，优化数据质量，以发掘数据的潜在资产价值。大数据的特征是体量大、类型多、速度快、价值密度低，通过数据治理可以更好地管理这些大数据，提高数据的可用性和价值密度。其二，保障数据安全，确保国家和社会稳定。数据安全是国家安全的重要组成部分，报告以贵州省运用大数据进行社会治理的案例，指出了数据共享在提高治理效率中的作用。其三，建立数据规则，维护数据主体的权利。这不仅包括工业、商业数据，还包括对个人隐私的保护。其四，降低边际成本，提高数据流通效率。报告指出，目前我国存在大量“数据孤岛”现象，数据未能有效流通和共享，从而造成资源浪费。
报告提出了数据治理的路径，包括线性治理模式、以国家为中心的协同治理模式等。而数据治理的工具则包括了技术手段和法律工具，用以应对数据治理中遇到的各种挑战。
在下篇行业数据治理部分，报告分别对金融、工业、政府、电商、物流和医疗等行业数据治理进行了分析。报告指出，各个行业在数据治理方面都有其特定的需求和挑战，需要相应的法规体系、治理标准和安全体系来进行有效治理。
报告总结部分提出了我国数据治理领域存在的问题，包括专项法规体系亟待建立、数据治理标准不统一、数据安全保障体系缺乏、数据治理缺乏顶层设计等。这些问题需要通过顶层制度设计、行业规范制定、数据共享机制优化等措施来逐步解决。
在技术现状与产业发展方面，报告分析了我国在底层技术研发、大数据分析架构搭建方面的现状，并指出了数据治理技术面临的挑战，如技术标准统一、数据治理体系建立等。报告还关注到了数据产业的发展，包括产业规模、产业结构、产业环境以及国家级大数据试验区的情况。
报告全面梳理了当前我国数据治理的全貌，并就如何更好地进行数据治理提供了政策建议和实践指导。数据治理是一个复杂且多维度的问题，需要在保障数据资产价值最大化的同时，兼顾数据安全、流通效率和主体权利，这要求不断更新和完善相关的法律法规，并在技术层面进行创新和应用。
