​数据治理夯实企业数字化转型基础

数字转型,治理先行。很多企业都将数据治理作为“数智化”战略的一项基础举措,列入企业的战略行动计划。谈及数据治理,首先要了解它与“数据管理、数据资产管理”之间的联系。

成都创新互联公司是专业的怀安网站建设公司,怀安接单;提供成都网站制作、成都网站设计,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行怀安网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!

数据治理强调顶层设计、战略规划,是数据管理活动的总纲和指导,强调数据战略、组织模式、职责分工和标准规范。数据管理是实现数据治理所提出决策的具体活动,强调管理流程和机制。通过多种管理能力建设,确保数据被管理和监控,从而让数据得到更好的利用。数据资产管理是在数据治理和数据管理的基础之上,以价值为驱动,对数据进行全生命周期的资产化管理,促进数据资产价值变现。 

抓住“数智化”转型机遇,推进数据战略三步走

作为数字化转型的排头兵,中国移动在数据治理方面亦是重兵布局,根据工信部《“十四五”大数据产业发展规划》和中国移动创世界一流“力量大厦”的总体战略,加速信息技术融合创新、信息技术与经济社会民生深度融合,全面推进信息基础设施建设、全社会数智化转型,充分发挥拉动投资、促进消费的“扁担效应”,释放数字对经济发展的放大、叠加、倍增作用。

一是推进“新基建”,夯实“大平台”数字底座。建设“5G+算力网络+智慧中台”等新型信息基础设施,构筑“连接+算力+能力”新型信息服务体系,助推数字经济更好地服务和融入新发展格局。

二是融合新要素,助力“大数据”开发利用。依托中国移动海量、实时、多维度数据资源,实现人口流动、内容洞察等数据能力的共享开放,充分利用深度学习等人工智能算法,提升模型精准度、提高建模效率,全力支持国家基础数据库建设和治理决策水平提升。

三是激发新动能,支撑“大系统”数智升级。全面推进算力网络融合“ABCDNETS”八大核心要素,促进政务服务、城市治理、智慧司法、生态保护等领域的融合创新,构建空天地一体化的智慧应急产品体系,探索数字孪生城市等新模式新业态,全力支持政务、法治、经济、监管、生态等多领域的协同治理。

在数据治理目标方面,开展了跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同数据治理,以能力集中、沉淀资产、注智赋能为总体目标,通过全网统一、标准的管理能力,促进数据价值发挥,实现数据从资源向资产、资本转换。

当前,中国移动已成功通过国家标准DCMM(Data management Capability Maturity Model,数据管理能力成熟度评估模型)量化管理级(4级)认证,DCMM是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准,该标准的贯标工作被列入工信部《“十四五”大数据产业发展规划》,成为发挥大数据特性优势的重点工作。此次认证的通过标志着中国移动数据管理能力达到行业领先水平,将有力提升公司在大数据产业试点、数字政务项目承接、跨行业数据合作、大数据产品服务等数据经济领域中的竞争优势。在此基础上,中国移动将积极总结自身大数据治理经验,参与中国信息通信研究院组织的《数据资产管理实践白皮书5.0》《数据治理标准化白皮书》的编制,为大数据技术标准的推进贡献力量。

直面挑战,数据治理与平台建设协同开展

数据治理是一个复杂的系统工程,涉及多个领域,存在着不少困难和挑战。中国移动数据涵盖近9.67亿移动用户和2.49亿有线宽带用户,随着数据规模的持续增长,规模效应的量变带来技术和管理的质变,对数据治理提出更大挑战。

面对复杂生态形势带来的挑战,中国移动构建“4+2”数据治理体系,夯实数据治理根基。如图1所示,“4”是指“进得来”“管得住”“看得见”“用得好”:通过数据的“进”和“管”,实现“业务数据化”,进而实现数据要素的“保值”;通过数据的“看”和“用”,实现“数据业务化”,进而实现数据要素的“增值”与“流通”。“2”是指依托“组织+制度流程”双方面的保障,为上述工作奠定基础,使数据治理工作责权利明确,对齐参与者目标。

同时,为实现数据治理工作的高效协同,中国移动提出了“三个一体化”治理理念,分别是“业务IT一体化”“管建一体化”以及“营用一体化”。业务IT一体化保障数据从业务系统输送到大数据中心,通过“三同步(同步规划、同步建设、同步维护)”保障业务面和IT面的数据一致性,大数据中心进行数据融合及多维度关联分析,支撑对数据信息的深度洞察。管建一体化围绕数据生产的全生命周期,重点推进数据标准化管理和数据生产管理两方面工作,将标准嵌入开发过程、稽核过程和管理过程,形成闭环管控机制,自上而下实现标准落地。营用一体化通过对数据能力的遴选、严选、优选,在运营中不断增加新能力、优化已有能力、淘汰不适用能力,实现数据能力优胜劣汰,做到可用、易用、好用。

此外,中国移动大数据中心坚持自主创新,突破跨中心两级协同调度、智能调度、跨DC高速传输、协同计算等多项技术难题,已完成中国移动大数据分布式协同计算平台1.0版本研发,具备一点触发、多中心协同计算的能力。其中的核心技术架构包括以下四大方面:一是构建统一元数据、统一开发调度能力,实现任务一点编排、多中心协同调度;二是构建协同计算引擎,实现基于执行计划拆分、算子下推的跨域计算及分析;三是构建统一资源管控层,实现对多中心的分布式资源进行统一管控,统一开放能力;四是应用大数据存算分离、湖仓融合架构,实现多模态数据一点接入,随处可见、随处可算。

数据治理价值凸显,助力企业数智化转型

数据治理的价值体现在多个方面。从治理范围来看,中国移动梧桐大数据拉通并稽核了全网业务系统的数据资产,解决了“信息孤岛”问题,实现数据一点可看、全面可信。从治理过程来看,梧桐大数据将数据治理与平台建设协同开展、治理流程与开发过程深度内嵌、管理平台与生产平台无缝对接,使治理过程贯穿数据全生命周期,实现数据“一点全管”。从治理服务来看,梧桐大数据把数据治理的成果锻造为标准服务能力,赋能各生产系统与业务应用的健康运转,保障数据资产价值发挥。

在数据治理与业务发展的同时,中国移动重点推进数据安全管控与用户信息安全保护,全面贯彻落实“三法一条例”中网络安全、数据安全、个人信息安全的相关规定及行业监管要求,不断完善大数据安全管控体系,确保数据融合的安全合规。围绕数据全生命周期,在优化安全制度流程的同时,加大安全技术研发力度,稳步提升数据识别、隐私计算、敏感信息保护、智能审计等数据安全技术配备,建立健全数据安全保护长效机制,筑牢数据安全防线,为数据的融合融通、共享开放提供充分的安全保障。

数据治理夯实企业数字化转型基础。中国移动通过“以治促用,以用促治”的治理策略,全面释放核心生产要素活力。“以治促用”是基于数据治理能力图谱与多维度的资产评价体系,识别数据资产价值,推动高价值资产开放、中低价值资产优化,促进数据资产可用、好用。“以用促治”是将开放的数据资产,应用于多样的业务场景需求,并不断优化、沉淀、丰富、开放可复用可共享的数据资产,把价值成效变成驱动数据治理的动力。

中国移动在安全合规的前提下,通过数据治理推进数据资产开放,目前已形成了基础信息查验、行业解决方案、营销服务、智慧管理等多类“大数据+”产品体系,累计打造400多个应用,赋能人社、金融、民生、文旅等六大类行业用户,并为国家应急管理部、自然资源部、工信部、商务部等机构提供数据服务。针对应急支撑场景,采用实时流处理技术打造灾害受困人群洞察能力,对灾害区域不同空间维度的受困人群进行全量检索,在灾后15分钟内快速输出准实时分析数据,为应急决策调度和资源配置提供数据支撑。在全国第七次人口普查工作中,发挥自身数据优势和处理能力,为人口普查的事前准备、事中监测、事后校验等场景提供大数据支撑,有效提升人口普查工作效率和质量。同时精准支撑商圈分析、夜经济分析等城市发展指数、人才就业、返乡返岗、乡村振兴等大数据研究的专项开发和分析,为区域经济运行和人才流动态势提供有力有效的研判参考。

五方面协同推进数据治理体系和治理能力升级

中国移动推动数据管理战略向着数智化全面升级,提升共享开放效率,加速行业生态发展。秉持“开门建中台”理念,围绕做大中台生态体系要求,通过内治外促双循环,推动数据资产价值全面释放,加强生态合作,促进核心能力提升、关键领域卡位、价值收益贡献:对内快速构建亟需的技术能力,引入数据、工具、软件、解决方案、咨询等能力,补齐技术短板,缩短研发周期;对外聚焦政务、金融、交通、教育、工业、商贸等垂直行业需求,跨越市场壁垒,创新推进梧桐大数据生态建设。

随着数字产业化发展进程加快,数据管理面临的环境更加复杂,为了更好地发挥数据要素的价值,还需要从五方面协同推进数据治理体系和治理能力升级。一是优化服务模式,提高一站式数据管理能力,打造“网+云+平台+应用”的一体化产品体系;二是升级企业标准,积极推动企业标准上升为行业标准;三是融合新兴技术,利用知识图谱、数据编织等技术,探索智能化数据知识库、数据推荐等新场景;四是创新运营机制,积极探索符合企业数智化转型需要的内外部结算机制,加速数据要素价值变现;五是升级安全能力,加强数据流转全链路的安全管理,逐步落地更加丰富的数据可信交换场景。

在产业变革中,数智化转型加速推进,大数据产业发展迅猛,在浩如烟海的数字海洋中,数据治理如同大海行舟,中国移动将不断巩固数据治理之舟,“扬帆采石华,挂席拾海月”,持续促进数据资源向资产、资本转化,实现数据的再创造和价值提升,夯实数字化转型基础,赋能千行百业,繁荣数智产业生态,加速经济发展质量变革、效率变革、动力变革。


当前标题:​数据治理夯实企业数字化转型基础
分享地址:http://hbruida.cn/article/sopieo.html