一家位列世界财富500强的某央企电力集团,近年来积极推进数据资产化,通过数据中台汇聚多类型数据形成集团级的数据资产中心,为实时竞价、企业日常管理等应用场景提供科学决策,同时利用数据中台接入多套物联网系统数据,构建起电厂设备的健康度评估模型和检测预警指标体系,实现日常运维工作的创新。
这是2021年度中央企业数字化转型峰会数据治理专场上分享的真实案例。
随着数据经济蓬勃发展以及数据要素市场地位获得官方认可,数据已然成为政企数字化转型的最大内驱力,它决定着政企在数字化浪潮中要么乘风破浪,要么被拍死在沙滩上。
中国系统数据中台业务部总经理冯进直言:“在数字强国的战略下,数据作为新型生产要素,数据确权和赋权是关键,数据有序、有效流通以及合规性共享将成为大势所趋,而数据治理就成为数据要素市场健康发展的重要一环,目前国内各领域对数据价值的认识参差不齐,缺乏统筹管理的理念和实践,缺乏全生命周期闭环管理的意识。对此,有必要推动经济社会重要领域加强数据治理,探索政府主导、多元联动、共建共治的新机制,充分发挥企业积极性,丰富参与主体,鼓励数据治理技术、治理规则、治理模式等方面的创新,加强数据分类分级,提升全社会数据管理能力,为充分释放数据要素的价值提供条件,数据治理成为政企实现数字化转型的一门必修课。”
一场数据治理攻坚战正式打响。
一方面,数据作为生产要素获得官方认可之后,国家在政策层面大力推动数据相关产业的发展,明确要求政企加快数据治理等工作。去年国务院颁布《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中,要求国企加快集团数据治理体系建设,明确数据治理归口管理部门,加强数据标准化等工作,定期评估数据治理能力成熟度。
另一方面,无论是政府机构还是国有企业,经过多年信息化建设之后,普遍具有丰富的业务应用和数据,但缺乏顶层战略规划、业务规划、技术规划和数据规划,数据标准缺乏、数据质量堪忧、数据管理手段单一,亟需经过实践过的数据治理理念、技术、产品和解决方案,来提升和创新现有的运营模式、管理能力。
冯进认为,在当前各级政府与城市、部委、国有企业的数字化转型进程中,都异常重视数据治理,并且呈现出差异化的特点:
各级政府和城市当前建设趋势是,业务由分散向集约转变,业务运行模式由经验向智能化转变,数据由分散的数据主体向一体化的数据资源转变。因此,数据治理的核心目标是打通各部门数据,融合不同部门的数据标准,形成协同一体化化的省市数据标准,再基于分级分类,数据对外有序开放及运营。
部委和省级部门呈现出数据高度集中的趋势。由于部委的数据往往分散运行在不同的算力平台上,由不同的大数据引擎支撑、存储和分析,需要自上向下构建起数据标准体系和数据治理体系。数据加工及治理由多个数据厂商和组织协作完成,数据治理的目标是更加敏捷支撑业务需求和创新。
国有企业则普遍具有数据异构化、数据内容多样化的特点,需要数据治理来规范数据,并基于数据,利用AI等能力,实现业务运营的降本增效;同时,还可以利用隐私计算等技术,实现数据向数据资产的转化,以及对外流通和变现。
“毫无疑问,数据治理将会成为上述三类用户实现数字化转型的工作重点,也是必须迈过的一道难关。”冯进表示,“从趋势看,各行业的数据无论是从无物理上还是逻辑上,会逐步趋于集中形成行业级的数据中台和数据资产,这无疑要求数据治理厂商在理念、产品和解决方案层面做好充足准备。”
毫无疑问,数据治理成败与否的关键在于数据中台。
首先,政企数字化转型普遍面对愈发丰富的数据和复杂的应用场景,需要一个平台级的产品来实现向下与数据紧密联系,向上则是紧贴应用场景、赋能业务,有效完成数据治理和形成数据资产化,数据中台恰好能堪当此大任。
其次,数据治理并不是新话题,但近年来不断延伸出新范围和新内涵。随着政企数字化转型的不断深入,数据量大、数据类型多、数据应用场景新、数据流动与共享需求,让数据治理的需求不断升级,也标志着数据中台需要融入新能力。
第三,数据中台正在结合用户需求,逐步解决定制化偏多、场景迭代难等挑战,朝着产品化、标准化的趋势发展。
在众多厂商中,中国系统无疑是当前数据治理和数据中台领域的领导者。IDC《中国政务数据治理解决方案市场份额,2020》报告显示,中国系统在短时间内跻身主要厂商位置。今年,中国系统基于长期实践,并融合各级政府与数字城市、部委、国有企业三类客户的各类数据需求,致力于数据工程服务化,打造出飞瞰数据中台2.0。
据悉,飞瞰数据中台2.0是一个涵盖了数据规划、数据标准、数据建模、数据集成、数据融合、数据治理、数据流通、数据应用等全栈数据功能的智能体,向下可部署在不同的云平台之上,适配和管理不同大数据引擎的数据资源;向上支撑不同的数据组织,以多方式在线协作完成大型数据开发以及数据治理的任务。
“飞瞰数据中台2.0可以很好地适应客户已有数据基础,通过内置的80余项安全增强特性,以及数据集成、湖仓一体、数据中台、轻量级数据工坊、共享交换、数据沙箱、知识图谱、数据可视、BI分析、AI平台这九个功能模块,满足不同客户、不同层次的数据建设需求。”冯进介绍道。
事实上,当前并不缺乏数据中心相关厂商和产品。由互联网巨头带起来的中台热潮,催生了一批数据中台相关厂商,但真正能够在政企市场肩负重任的少之又少,很多互联网背景的数据中台产品一到政企市场就“南橘北枳”。这无疑揭示一个事实:互联网行业的数据中台战略固然有其可取之处,但政企用户一味邯郸学步则可能导致满盘皆输。
在冯进看来,政企用户的数据中台不能简单依靠“拿来主义”,而需要不断摸索政企数据治理和数据中台建设现状与需求,构建起适合政企用户的数据方法论。“中国系统经过多年在政企市场的实践与摸索,总结出‘一元、二驱、四目录’的方法论。”
所谓‘一元’,即在数据中台中沉淀一套涵盖数据规划、数据标准、数据建模乃至到数据应用全栈的元数据体系,包括业务元数据、技术元数据和管理元数据。以这些元数据作为数据中台进行自我数据运营、运作、优化和进化的动力。
而‘二驱’则是场景驱动和数据驱动,在政企数字化转型中,通常靠业务创新来倒逼数据服务、数据指标体系、数据目录体系,进而形成体系化的数据资产。中国系统借助丰富实践经验和合作伙伴生态,以数据驱动的方式来构建体系化数据资产中心,继而支撑业务变化带来的需求变化。
‘四目录’指的是数据中台对外可以发布数据标准目录、数据指标体系目录以及数据服务目录,让数据资产更加立体化、多维化,拉近数据和业务之间的距离。
“飞瞰数据中台2.0涵盖广义数据治理及分析应用的全栈能力,有能力成为政企数字化转型坚实的数字底座。”冯进总结道。
对于政企用户而言,在新需求、新场景、新技术、新模式等驱动下,数据治理依然是一项需要长期、艰苦的工作,这某种程度也要求数据治理公司除了打造产品技术之外,从理论、理念、实践等多个维度出发,全力契合政企用户的数据治理长期需求。
冯进介绍,中国系统作为中国电子“加快打造国家网信产业核心力量和组织平台”的核心企业,理应在政企数字化转型的数据治理中承担重任和发挥更大作用。
在理论层面,随着《数据安全法》等一系列法规政策的出台,中国电子对数据治理的前瞻性探索与研究下足了功夫,与清华大学开展‘城市数据治理工程’课题研究,探索数据要素市场化改革和打造数据要素市场化示范城市为主线,打通以数据要素为核心的数据资产链与价值链,实现发展与安全的有机统一,并参与多项政务数据国家标准的建设,为数据治理与运营提供理论支撑和标准支撑。
针对政企用户数据汇聚、流转、应用和运营等需求提升,数据治理水平不匹配,以及新技术和新场景带来的数据治理维度和边界在不断拓展的实际情况,中国系统有针对性地构建起数据治理工程服务标准、全域安全、柔性融合、敏捷创新四个核心理念,真正让让数据中台能够落得下、用得起、有价值。
例如,飞瞰数据中台2.0内置八大领域产品套件,在此基础上不断沉淀数据架构、数据模型、数据标准等行业最佳实践,将经验转化为知识,将繁杂的数据治理工作实现标准化和服务化;又如,全域数据安全理念彻底解决了数据使用与流通之间的矛盾,让数据可用不可见;再如,对于云平台、大数据引擎的良好适配,能够完美融入到政企用户当前环境之中,支撑起不同组织在线协作,实现数据治理能力的融合;最后,飞瞰数据中台2.0内置多套环境,政企用户从数据的开发、测试、上线、发版能够流水式完成,通过双轮驱动的方法论加速沉淀数据资产,实现高效创新。
在实践层面,中国系统同样积累了丰富的经验。该平台已经在部委、省级政府、市级城市、央企等50多个客户落地,帮助政企客户汇聚数据资源,构建体系化的数据资产中心,赋能政企的数字化转型。
“基于体系化的数据中台产品、日益完善的方法论和最佳实践,中国系统也将与生态伙伴携手,共同守护数据安全、挖掘数据价值,让政企用户数字化转型乘风破浪、踏数而行。”冯进最后表示道。