加强链下数据治理的评估与监督，防止短板效应

区块链技术可以解决链上的信任问题，保障链上数据的真实性、准确性与一致性，但对于链下数据，区块链则“鞭长莫及”，无法保证其质量。倘若链下源头数据被“污染”了，区块链上流转的数据就成了“垃圾”，也就是所谓的“垃圾进垃圾出”（“Garbage in, Garbage out”）。因此，高质量链下数据是高质量区块链的前提。而要实现这个前提，则需要依靠各节点的链下数据治理。虽然说各节点的链下数据治理似乎是各家自己的事情，但某一节点的数据治理缺失往往会限制区块链的整体质量和价值，形成短板效应。因此，各节点应采取有效的技术工具、管理手段和组织体系，对数据在计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡全生命周期可能存在的质量问题，进行识别、度量、监控、预警和改进。

为了避免短板效应，可考虑成立联盟链联合工作组，评测各节点链下数据治理的成熟度，督促各方提高上链的数据质量，必要时可设置数据治理成熟度的准入门槛。目前已经有了比较成熟的数据治理评价模型可供采用，比如IBM的数据治理成熟度评估模型、CMMI的数据能力成熟度模型（DMM）、EDM的数据能力成熟度模型（DCAM）、DataFlux的数据治理成熟度模型、Oracle MDM主数据管理成熟度模型、MD3M主数据管理能力成熟度模型，以及我国信息技术标准化技术委员在2014年启动并于2018年发布的《数据管理能力成熟度评估模型》（Data Capability Maturity Model，简称DCMM）国家标准。

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编译者/作者：会飞能打的涛哥哥

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