圖1 基于全面數據治理的數據資産價值體系框架
3.2 核心内容 數據資産價值體系的目标是實現企業的數據戰略,而數據戰略的根本目的是支撐企業戰略的實現。因此,數據資産價值體系必須從公司戰略出發,分析通過數據資産價值實現能夠打造的可持續競争優勢,從而形成企業的數據戰略。數據資産的構建和運營要僅僅圍繞數據戰略進行,才能從全局視角出發,統籌數據價值實現,發揮數據要素的基礎性支撐和創新型應用。 (1)企業戰略層 通過對企業戰略解讀,分析内外部數字化環境對企業的影響,構建SWOT矩陣,識别基于數據要素對企業可持續競争優勢的能力,從而形成植根于企業全面發展的數據要素價值主張,歸納為數據要素下的新型能力。例如,某企業對數據能力的要求是全面數字化:内部通過數字化提升企業效率,外部通過數字化開拓市場。 (2)數據戰略層 根據數據要素下的新型能力制定企業的數據戰略。數據戰略要包括數據管理和運營的願景、目标、價值、能力和路徑。例如,某大型集團的數據戰略目标是将數據作為戰略性資産,以清潔、高效、可靠的數據,驅動業務轉型升級、創新增值,為集團數字化轉型供強大動能。 (3)數據運營層 隻有通過數據運營才能最大化發揮數據資産的價值。數據運營層的目的是通過企業畫像,一點看全企業的市場、設計、研發、生産、采購、物流、财務等經營情況;通過資本監管和運營監管,重點監控企業财務、項目建設、三重一大等風險;通過闆塊數據穿透,全面了解子分公司的運營情況。數據運營層涉及的數字化技術包括數據資産地圖、知識庫、多維搜索、自助分析、數據服務等。 (4)數據賦能層 通過“理、研、查、監、用”五個方面使數據賦能企業,也是數據運營的基礎。理就是對數據資産分類、注冊、審核、發布等進行管理;研就是對數據資産建模、數據資産知識圖譜、數據價值評估、算法庫等進行管理;查就是對數據資産目錄、數據資産檢索等進行管理;監就是對數據資産标簽、數據資産分析、數據資産監控等進行管理;用就是對數據資産開發、數據資産授權、數據資産訂閱定進行管理。 (5)數據融合層 數據資産的形成離不開數據的采集、加工和治理,數據融合層是數據資産的底座。數據采集是對不同類型的數據、不同時效要求的數據形成采集策略,包括采集對象管理、采集監控管理、批量采集、實時采集等能力;數據加工是通過數據清洗轉換、關聯計算、語義分析、文本挖掘、圖像解析等能力,将原始數據加工成可用的數據資産;數據主題是數據開發利用的基礎,通過對數據主題建模形成數據倉庫和數據集市,為數據賦能提供輸入;數據治理是保障數據成為資産的堅實基礎,數據資産的管理能力需要包括數據治理、數據标準管理、數據架構管理、數據應用管理、數據質量管理、數據安全管理、數據生存周期管理。 (6)數據源層 數據源從技術分類視角看包括企業的結構化數據、非結構化數據、半結構化數據、IOT數據等;從區域視角包括了集團總部數據、下屬單位數據以及外部采集的數據。問渠那得清如許,唯有源頭活水來,數據源的數據質量在很多程度上決定了數據資産的價值。因此,數據在進入數據融合層前或者進入數據湖前就要進行适當的數據治理工作。 3.3 建設策略 數據價值化、數據資産化、數據産業化都離不開數據資産價值體系的建設。然而,優良的數據資産并不是一天建成的,因此要進行統籌考慮、循序漸進、持續優化的開展。同時,在數據資産建設時就要同步考慮數據治理的介入。 4.應用效果 某大型能源集團高度重視信息化工作,落實企業發展和管理提升要求,大力推進信息化建設,取得明顯成效,在企業發展與經營管理各領域發揮了重要作用。在國資委對央企的信息化水平評價中穩居A級水平。雖然集團公司信息化取得長足的進步,但從數據資産價值化方面看,還存在“家底”不清、共享不足、質量不佳、技術不優等不足,相對集團公司智慧能源的願景目标存在較大的差距。 2020年該集團啟動數據資産目錄标準編制項目。數據目錄和數據地圖盤點數據實體在企業内的分布和管理情況,并關聯其業務元數據、管理元數據、技術元數據,以統一數據資産台賬的方式提供給企業内的相關業務人員、技術人員和數據資産管理人員,以數據湖的方式為其它系統提供調用的統一服務接口,避免因異構系統帶來的系統集成和溝通成本的增加。項目建設的主要内容包括: (1)頂層設計,統籌治理 在構建數據資産目錄建設初期,先進行數據資産頂層設計,同時厘清數據治理與數據資産的關系。在數據資産體系構建初期融入數據治理,保障了數據标準化、管理的流程化,協同的組織化,價值的評估化。 (2)摸清家底,建立台賬 理清集團總部各部門、各二級單位信息系統、數據庫建設情況,摸清各部門、各二級單位具備的數據資産,編制集團統一的數據資産目錄清單,為各部門、各二級單位建立數據資産“台賬”。 (3)統一标準,促進共享 通過編制集團數據資産目錄标準(規範),為各部門、各二級單位梳理本單位數據資産目錄,提供統一基礎元數據,促進各部門、各二級單位數據需求對接,推動各部門、各二級單位數據資産目錄在集團内部公開、共享。 (4)彙聚發布,整合利用 各部門、各二級單位數據資産目錄彙聚到集團大數據中心,形成統一的數據資産目錄;将彙聚整理後的數據資産目錄發布到各産業創新中心,實現集團内部數據資産目錄統一檢索、快速定位和統計分析。 (5)建立機制,維護更新 通過制定數據資産目錄梳理及發布機制,明确各單位數據資産采集、維護、更新的管理責任。加強部門、單位間信息共享需求對接,推進各部門、各二級單位數據資産目錄維護、更新。 (6)構建圖譜,智慧應用 通過數據資産目錄梳理和元數據定義,嘗試在各業務領域構建行業知識樹,涵蓋該領域的各種實體或概念及其關系,其構成一張語義網絡圖,為後續大數據和人工智能的應用打下良好基礎。 (7)數據資産可視化展示 數據資産目錄,使數據關系脈絡化 、數據目錄可視化、支持數據資産地圖可視化展示。通過資産可視化地圖驅動應用創新,支撐資産運營,實現高增值服務。為構建知識圖譜、智能應用奠定基礎。 數據資産目錄是數據資産發揮價值的基礎,數據治理體系是數據資産價值發揮的保障。通過建立受治理的數據資産體系,實現了集團數據地圖統一展現,通過自動化、流程化、智能化的數據資産盤點,發布數據資産目錄,為用戶提供查找數據,理解數據,判斷數據的可信度,申請數據,使用數據等“一站式”數據服務,實現數據資源“易查找、看得懂、高可信、促應用”的目标。 通過數據地圖提供多種數據服務方式。圍繞集團一流戰略管理的目标,構建數據地圖,提供多種查詢、展示、監測、發布等數據服務。打通業務壁壘,将管理與生産運行貫通,為充分發掘數據價值提供有力支撐。 實現了集團數據納管,為管理賦能。打通數據源到數據資源池、數據服務的鍊條,建立健全數據管理體系。通過全量數據納管,為管理賦能,支持實現智能創新應用,全面支撐集團數字化轉型的戰略實現。 5.總結和展望 如何讓數據資産更好的滿足用戶體驗,實現數據“好找、好用、好看、實時和共享”,借助大數據、雲搜索、微應用等先進技術,搭建企業數據資産管理體系,推動企業數據資産管理規範 和創新,豐富數據應用與消費工具,提升數據資産應用價值,解決企業數據資産查找難、應用難、管理難等問題,實現企業數據價值挖掘及數據資産變現升值,實現數據資産的“應用和管理”的穩步前進。 一方面數據成為資産,需要以資産化的方式進行數據治理;另一方面企業數據的核心體現不在于數據的數量大,而在于數據的質量高。因此。隻有通過數據治理的工作,将數據質量提升整合、将數據合規安全使用、将數據目錄開放共享,達到企業數據的上下貫通,橫向融合,才能更好的做好數據資産的運營,從而發揮數據資産的戰略價值。
有話要說...