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        數據治理攻堅戰打響

        一家位列世界財富500強的某央企電力集團,近年來積極推進數據資產化,通過數據中臺匯聚多類型數據形成集團級的數據資產中心,為實時競價、企業日常管理等應用場景提供科學決策,同時利用數據中臺接入多套物聯網系統數據,構建起電廠設備的健康度評估模型和檢測預警指標體系,實現日常運維工作的創新。

        這是2021年度中央企業數字化轉型峰會數據治理專場上分享的真實案例。

        隨著數據經濟蓬勃發展以及數據要素市場地位獲得官方認可,數據已然成為政企數字化轉型的最大內驅力,它決定著政企在數字化浪潮中要么乘風破浪,要么被拍死在沙灘上。

        中國系統數據中臺業務部總經理馮進直言:“在數字強國的戰略下,數據作為新型生產要素,數據確權和賦權是關鍵,數據有序、有效流通以及合規性共享將成為大勢所趨,而數據治理就成為數據要素市場健康發展的重要一環,目前國內各領域對數據價值的認識參差不齊,缺乏統籌管理的理念和實踐,缺乏全生命周期閉環管理的意識。對此,有必要推動經濟社會重要領域加強數據治理,探索政府主導、多元聯動、共建共治的新機制,充分發揮企業積極性,豐富參與主體,鼓勵數據治理技術、治理規則、治理模式等方面的創新,加強數據分類分級,提升全社會數據管理能力,為充分釋放數據要素的價值提供條件,數據治理成為政企實現數字化轉型的一門必修課!

        數據治理攻堅戰打響

        一場數據治理攻堅戰正式打響。

        一方面,數據作為生產要素獲得官方認可之后,國家在政策層面大力推動數據相關產業的發展,明確要求政企加快數據治理等工作。去年國務院頒布《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》中,要求國企加快集團數據治理體系建設,明確數據治理歸口管理部門,加強數據標準化等工作,定期評估數據治理能力成熟度。

        另一方面,無論是政府機構還是國有企業,經過多年信息化建設之后,普遍具有豐富的業務應用和數據,但缺乏頂層戰略規劃、業務規劃、技術規劃和數據規劃,數據標準缺乏、數據質量堪憂、數據管理手段單一,亟需經過實踐過的數據治理理念、技術、產品和解決方案,來提升和創新現有的運營模式、管理能力。

        馮進認為,在當前各級政府與城市、部委、國有企業的數字化轉型進程中,都異常重視數據治理,并且呈現出差異化的特點:

        各級政府和城市當前建設趨勢是,業務由分散向集約轉變,業務運行模式由經驗向智能化轉變,數據由分散的數據主體向一體化的數據資源轉變。因此,數據治理的核心目標是打通各部門數據,融合不同部門的數據標準,形成協同一體化化的省市數據標準,再基于分級分類,數據對外有序開放及運營。

        部委和省級部門呈現出數據高度集中的趨勢。由于部委的數據往往分散運行在不同的算力平臺上,由不同的大數據引擎支撐、存儲和分析,需要自上向下構建起數據標準體系和數據治理體系。數據加工及治理由多個數據廠商和組織協作完成,數據治理的目標是更加敏捷支撐業務需求和創新。

        國有企業則普遍具有數據異構化、數據內容多樣化的特點,需要數據治理來規范數據,并基于數據,利用AI等能力,實現業務運營的降本增效;同時,還可以利用隱私計算等技術,實現數據向數據資產的轉化,以及對外流通和變現。

        “毫無疑問,數據治理將會成為上述三類用戶實現數字化轉型的工作重點,也是必須邁過的一道難關!瘪T進表示,“從趨勢看,各行業的數據無論是從無物理上還是邏輯上,會逐步趨于集中形成行業級的數據中臺和數據資產,這無疑要求數據治理廠商在理念、產品和解決方案層面做好充足準備!

        飛瞰2.0,數據中臺新標桿

        毫無疑問,數據治理成敗與否的關鍵在于數據中臺。

        首先,政企數字化轉型普遍面對愈發豐富的數據和復雜的應用場景,需要一個平臺級的產品來實現向下與數據緊密聯系,向上則是緊貼應用場景、賦能業務,有效完成數據治理和形成數據資產化,數據中臺恰好能堪當此大任。

        其次,數據治理并不是新話題,但近年來不斷延伸出新范圍和新內涵。隨著政企數字化轉型的不斷深入,數據量大、數據類型多、數據應用場景新、數據流動與共享需求,讓數據治理的需求不斷升級,也標志著數據中臺需要融入新能力。

        第三,數據中臺正在結合用戶需求,逐步解決定制化偏多、場景迭代難等挑戰,朝著產品化、標準化的趨勢發展。

        在眾多廠商中,中國系統無疑是當前數據治理和數據中臺領域的領導者。IDC《中國政務數據治理解決方案市場份額,2020》報告顯示,中國系統在短時間內躋身主要廠商位置。今年,中國系統基于長期實踐,并融合各級政府與數字城市、部委、國有企業三類客戶的各類數據需求,致力于數據工程服務化,打造出飛瞰數據中臺2.0。

        據悉,飛瞰數據中臺2.0是一個涵蓋了數據規劃、數據標準、數據建模、數據集成、數據融合、數據治理、數據流通、數據應用等全棧數據功能的智能體,向下可部署在不同的云平臺之上,適配和管理不同大數據引擎的數據資源;向上支撐不同的數據組織,以多方式在線協作完成大型數據開發以及數據治理的任務。

        “飛瞰數據中臺2.0可以很好地適應客戶已有數據基礎,通過內置的80余項安全增強特性,以及數據集成、湖倉一體、數據中臺、輕量級數據工坊、共享交換、數據沙箱、知識圖譜、數據可視、BI分析、AI平臺這九個功能模塊,滿足不同客戶、不同層次的數據建設需求!瘪T進介紹道。

        事實上,當前并不缺乏數據中心相關廠商和產品。由互聯網巨頭帶起來的中臺熱潮,催生了一批數據中臺相關廠商,但真正能夠在政企市場肩負重任的少之又少,很多互聯網背景的數據中臺產品一到政企市場就“南橘北枳”。這無疑揭示一個事實:互聯網行業的數據中臺戰略固然有其可取之處,但政企用戶一味邯鄲學步則可能導致滿盤皆輸。

        在馮進看來,政企用戶的數據中臺不能簡單依靠“拿來主義”,而需要不斷摸索政企數據治理和數據中臺建設現狀與需求,構建起適合政企用戶的數據方法論!爸袊到y經過多年在政企市場的實踐與摸索,總結出‘一元、二驅、四目錄’的方法論!

        所謂‘一元’,即在數據中臺中沉淀一套涵蓋數據規劃、數據標準、數據建模乃至到數據應用全棧的元數據體系,包括業務元數據、技術元數據和管理元數據。以這些元數據作為數據中臺進行自我數據運營、運作、優化和進化的動力。

        而‘二驅’則是場景驅動和數據驅動,在政企數字化轉型中,通?繕I務創新來倒逼數據服務、數據指標體系、數據目錄體系,進而形成體系化的數據資產。中國系統借助豐富實踐經驗和合作伙伴生態,以數據驅動的方式來構建體系化數據資產中心,繼而支撐業務變化帶來的需求變化。

        ‘四目錄’指的是數據中臺對外可以發布數據標準目錄、數據指標體系目錄以及數據服務目錄,讓數據資產更加立體化、多維化,拉近數據和業務之間的距離。

        “飛瞰數據中臺2.0涵蓋廣義數據治理及分析應用的全棧能力,有能力成為政企數字化轉型堅實的數字底座!瘪T進總結道。

        謀定而動,中國系統底氣十足

        對于政企用戶而言,在新需求、新場景、新技術、新模式等驅動下,數據治理依然是一項需要長期、艱苦的工作,這某種程度也要求數據治理公司除了打造產品技術之外,從理論、理念、實踐等多個維度出發,全力契合政企用戶的數據治理長期需求。

        馮進介紹,中國系統作為中國電子“加快打造國家網信產業核心力量和組織平臺”的核心企業,理應在政企數字化轉型的數據治理中承擔重任和發揮更大作用。

        在理論層面,隨著《數據安全法》等一系列法規政策的出臺,中國電子對數據治理的前瞻性探索與研究下足了功夫,與清華大學開展‘城市數據治理工程’課題研究,探索數據要素市場化改革和打造數據要素市場化示范城市為主線,打通以數據要素為核心的數據資產鏈與價值鏈,實現發展與安全的有機統一,并參與多項政務數據國家標準的建設,為數據治理與運營提供理論支撐和標準支撐。

        針對政企用戶數據匯聚、流轉、應用和運營等需求提升,數據治理水平不匹配,以及新技術和新場景帶來的數據治理維度和邊界在不斷拓展的實際情況,中國系統有針對性地構建起數據治理工程服務標準、全域安全、柔性融合、敏捷創新四個核心理念,真正讓讓數據中臺能夠落得下、用得起、有價值。

        例如,飛瞰數據中臺2.0內置八大領域產品套件,在此基礎上不斷沉淀數據架構、數據模型、數據標準等行業最佳實踐,將經驗轉化為知識,將繁雜的數據治理工作實現標準化和服務化;又如,全域數據安全理念徹底解決了數據使用與流通之間的矛盾,讓數據可用不可見;再如,對于云平臺、大數據引擎的良好適配,能夠完美融入到政企用戶當前環境之中,支撐起不同組織在線協作,實現數據治理能力的融合;最后,飛瞰數據中臺2.0內置多套環境,政企用戶從數據的開發、測試、上線、發版能夠流水式完成,通過雙輪驅動的方法論加速沉淀數據資產,實現高效創新。

        在實踐層面,中國系統同樣積累了豐富的經驗。該平臺已經在部委、省級政府、市級城市、央企等50多個客戶落地,幫助政企客戶匯聚數據資源,構建體系化的數據資產中心,賦能政企的數字化轉型。

        “基于體系化的數據中臺產品、日益完善的方法論和最佳實踐,中國系統也將與生態伙伴攜手,共同守護數據安全、挖掘數據價值,讓政企用戶數字化轉型乘風破浪、踏數而行!瘪T進最后表示道。

        聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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