2020年是“十三五”規(guī)劃的收官之年,、也是“十四五”規(guī)劃的謀劃之年,，各行業(yè)紛紛圍繞“新基建”、“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”進(jìn)行全方位,、戰(zhàn)略性布局,。

2020年8月，國務(wù)院國資委在《關(guān)于加快推進(jìn)國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》中提出,，要加速傳統(tǒng)企業(yè)全方位,、全角度、全鏈條的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為改造提升傳統(tǒng)動能,、培育發(fā)展新動能的重要手段。因此,，傳統(tǒng)企業(yè)如何有效利用新技術(shù)驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新,，提升企業(yè)核心競爭力，是擺在企業(yè)面前的一道生存題，也是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略目標(biāo),。

1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵及發(fā)展路徑

數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)是一種企業(yè)戰(zhàn)略,，并非僅限于大數(shù)據(jù)、人工智能,、物聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),，而是根據(jù)企業(yè)自身實(shí)際情況，以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向,、數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素相結(jié)合,，利用新一代數(shù)字技術(shù)反向賦能業(yè)務(wù)、驅(qū)動業(yè)務(wù)與服務(wù)創(chuàng)新,。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ),。2020年4月《中共中央國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》中,，首次將數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，與土地,、資本,、勞動力、技術(shù)等傳統(tǒng)要素一起,，被納入到市場化配置的生產(chǎn)要素之中,。

圖1 數(shù)據(jù)已成為市場化配置的新生產(chǎn)要素

但數(shù)據(jù)要充當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)鍵的基礎(chǔ)性要素，需經(jīng)過數(shù)據(jù)價值化的轉(zhuǎn)換過程,，在這一關(guān)鍵轉(zhuǎn)化過程中,，數(shù)據(jù)治理是基礎(chǔ)，只有通過數(shù)據(jù)治理,，打通企業(yè)內(nèi)部不同層級,、不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)壁壘，全面提升數(shù)據(jù)質(zhì)量,，實(shí)現(xiàn)對內(nèi)支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用和管理決策,、對外加強(qiáng)數(shù)據(jù)服務(wù)能力輸出，從而提升數(shù)據(jù)潛在價值向?qū)嶋H業(yè)務(wù)價值的轉(zhuǎn)化率,。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為信息化,、數(shù)字化和智能化三個階段逐步實(shí)現(xiàn)。

圖2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展路徑

01. 信息化

信息化的核心是以業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和重構(gòu)為基礎(chǔ),，通過數(shù)據(jù)反映和記錄企業(yè)運(yùn)營管理全過程,，將企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)過程固化到信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)線下業(yè)務(wù)線上化,，從而提高工作效率,。在信息化實(shí)現(xiàn)過程中，現(xiàn)實(shí)世界發(fā)生的業(yè)務(wù)活動被抽象為各種對象、概念和事件的特征信息,，主要以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形式被創(chuàng)建,、記錄下來，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化,。

02. 數(shù)字化

在數(shù)字化階段,，實(shí)現(xiàn)了人與人、人與機(jī)器,、機(jī)器與機(jī)器之間的互聯(lián)互通,，從而形成一個全感知、全聯(lián)接的數(shù)字世界,，其實(shí)質(zhì)是對信息化階段構(gòu)建的信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行技術(shù)升級,，將原來的系統(tǒng)跟系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通，升級為人,、機(jī)器之間的互聯(lián)互通,，實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)，并產(chǎn)生海量的半結(jié)構(gòu)化,、非結(jié)構(gòu)化以及機(jī)器數(shù)據(jù),，呈現(xiàn)了典型的大數(shù)據(jù)“4V”特性。

03. 智能化

在“智能化”階段,，將決策的主體由人逐漸向機(jī)器轉(zhuǎn)變,，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)據(jù)賦能實(shí)現(xiàn)由“人”決策,，向戰(zhàn)術(shù)級決策部分自動化,、戰(zhàn)術(shù)級決策自動化、戰(zhàn)略級決策部分自動化逐漸演進(jìn),，自動化決策能力向一線業(yè)務(wù)人員,、一線小團(tuán)隊覆蓋，形成“大平臺,、小前端,、富生態(tài)”組織模式，真正實(shí)現(xiàn)“用數(shù)據(jù)決策,、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新”,。

2）數(shù)據(jù)治理為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供基礎(chǔ)支撐

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，數(shù)據(jù)治理提供基礎(chǔ)性支撐,，本文重點(diǎn)闡述數(shù)據(jù)治理對于數(shù)據(jù)湖,、人工智能等數(shù)字化轉(zhuǎn)型兩個關(guān)鍵建設(shè)場景的支撐作用。

1,、數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)湖避免成為“數(shù)據(jù)沼澤”的關(guān)鍵

數(shù)據(jù)湖(Data Lake)是數(shù)據(jù)集合而并非數(shù)據(jù)平臺,，在這一數(shù)據(jù)集合基礎(chǔ)之上,，采用Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)體系以構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，實(shí)現(xiàn)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚,，并采用典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動型設(shè)計模式 — ELT架構(gòu)模式,，大規(guī)模捕獲各種新舊類型的多源異構(gòu)原始數(shù)據(jù)，并按需進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,，形成多樣化應(yīng)用,。

圖3 數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)湖

但是，數(shù)據(jù)湖的完美理念卻面臨著諸多問題,，當(dāng)越來越多的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)接入數(shù)據(jù)湖中,，如果缺少有效的方法跟蹤這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并對低質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效治理，則企業(yè)花費(fèi)巨資構(gòu)建的數(shù)據(jù)湖極有可能成為“數(shù)據(jù)沼澤”,，數(shù)據(jù)無法訪問,、難以檢索，成為只進(jìn)不出的 “數(shù)據(jù)黑洞”,。

為避免數(shù)據(jù)湖淪為“數(shù)據(jù)沼澤”,，須實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)目錄、標(biāo)準(zhǔn),、質(zhì)量、安全,、共享的統(tǒng)一管理,，開展相關(guān)的數(shù)據(jù)治理活動：

構(gòu)建數(shù)據(jù)資源目錄：

基于元數(shù)據(jù)信息，為數(shù)據(jù)湖構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)資源目錄,，對入湖數(shù)據(jù)進(jìn)行編目分類,、建立索引，以便迅速查找,、定位,、獲取所需數(shù)據(jù)資源；

數(shù)據(jù)全鏈分析：

基于元數(shù)據(jù)信息,，進(jìn)行數(shù)據(jù)血緣分析和影響分析,，構(gòu)建數(shù)據(jù)全維關(guān)系圖譜，對數(shù)據(jù)流向從源頭到目的地之間追蹤信息的可視化表示,，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)資源流轉(zhuǎn)的清晰掌握和數(shù)據(jù)流通全流程的監(jiān)控,；

建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)：

建立數(shù)據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義規(guī)范，明確數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的適用范圍,；面向湖內(nèi)全量數(shù)據(jù),，建立企業(yè)統(tǒng)一業(yè)務(wù)術(shù)語庫；

提升數(shù)據(jù)質(zhì)量：

根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則設(shè)計數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則,，通過質(zhì)量工具配置規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量定期排查,、清洗,，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量,；并建立面向企業(yè)內(nèi)部單位,、源系統(tǒng)項目組的數(shù)據(jù)質(zhì)量閉環(huán)管理機(jī)制；

數(shù)據(jù)安全保障：

基于數(shù)據(jù)資源目錄,，劃分?jǐn)?shù)據(jù)安全等級和共享類型,，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行用戶角色的訪問控制、身份驗證,、授權(quán),，數(shù)據(jù)脫敏規(guī)則設(shè)計以及靜態(tài)和動態(tài)數(shù)據(jù)加密，以提高數(shù)據(jù)湖的安全與隱私性,。

2,、數(shù)據(jù)治理是人工智能的基石

人工智能分為基礎(chǔ)資源支撐、人工智能技術(shù)和人工智能應(yīng)用三個層面：基礎(chǔ)資源支撐層主要解決“算力”和數(shù)據(jù)“底座”問題,；人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)主要分為感知智能和認(rèn)知智能兩個階段,，在感知智能階段，主要通過傳感器,、探測儀等獲取視頻,、語音、圖像等數(shù)據(jù)資源,，基于感知器獲取的數(shù)據(jù)資源,、結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練出感知模型，如人臉識別技術(shù),；在認(rèn)知智能階段,，主要通過自然語言處理NPL、知識圖譜等技術(shù),，挖掘出數(shù)據(jù)所隱含的關(guān)聯(lián)關(guān)系,、業(yè)務(wù)邏輯、規(guī)律等認(rèn)知知識,，為人工智能應(yīng)用場景奠定知識基礎(chǔ),。人工智能應(yīng)用場景是以AI應(yīng)用需求為驅(qū)動、選擇適當(dāng)?shù)腁I技術(shù)進(jìn)行落地實(shí)現(xiàn),，通過滿足應(yīng)用需求直接產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值,。

圖4 數(shù)據(jù)治理與人工智能

在AI時代，數(shù)據(jù)不再是程序代碼的附屬品,，數(shù)據(jù)已本質(zhì)上成為構(gòu)建算法的源代碼,，以及產(chǎn)生算法結(jié)果的核心驅(qū)動，基于大量數(shù)據(jù),、通過“自適應(yīng),、自學(xué)習(xí)”算法“訓(xùn)練”出算法,，因此，數(shù)據(jù)質(zhì)量“好壞”,，決定了算法的優(yōu)劣性和健壯性,；此外，數(shù)據(jù)共享,、數(shù)據(jù)安全等也是在開展人工智能工作時需要考慮的因素,。數(shù)據(jù)治理在人工智能工作中能夠發(fā)揮以下關(guān)鍵作用：

制度流程保證：

在人工智能開展過程中，聯(lián)合數(shù)據(jù)治理組織制定,、發(fā)布,，配合人工智能技術(shù)研發(fā)開展的制度、流程和規(guī)范,，明確企業(yè)內(nèi)部各部門,、各項目組（AI項目組、數(shù)據(jù)治理項目,、數(shù)據(jù)平臺項目組及業(yè)務(wù)系統(tǒng)項目組等）的責(zé)任分工,；

資源協(xié)調(diào)：

通過數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊協(xié)助協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)資源，數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊清晰地掌握數(shù)據(jù)資源的存儲位置,、歸口管理部門,，并能夠推動企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)資源共享，協(xié)助人工智能團(tuán)隊快速獲取所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源,；

高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入：

數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊按照AI團(tuán)隊的數(shù)據(jù)質(zhì)量需要及業(yè)務(wù)規(guī)則,，對輸入的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測，按需出具數(shù)據(jù)質(zhì)量評估報告,，給出數(shù)據(jù)質(zhì)量健康度得分，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,，并快速制定數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)方案：

保障數(shù)據(jù)安全：

人工智能工作開展過程中,，需采取一系列的數(shù)據(jù)安全防護(hù)手段，如隱私數(shù)據(jù)的合規(guī)性確認(rèn)與檢查,、敏感數(shù)據(jù)的脫敏處理,、安全訪問控制、防泄露等措施,。為AI應(yīng)用成果的數(shù)據(jù)安全性,、合規(guī)性奠定基礎(chǔ)。

3）企業(yè)級數(shù)據(jù)治理整體解決方案

安永推出了企業(yè)級數(shù)據(jù)治理整體解決方案,，開展“一站式”全局?jǐn)?shù)據(jù)治理,，從數(shù)據(jù)資源盤點(diǎn)、目錄構(gòu)建,、標(biāo)準(zhǔn)制定,、質(zhì)量提升,、安全管理到數(shù)據(jù)共享、應(yīng)用,，覆蓋數(shù)據(jù)治理各個職能域,，協(xié)助搭建數(shù)據(jù)治理體系，指導(dǎo)企業(yè)范圍內(nèi)各專項治理活動,。

圖5 安永企業(yè)級數(shù)據(jù)治理解決方案框架

01. 數(shù)據(jù)治理專業(yè)能力建設(shè)

數(shù)據(jù)治理專業(yè)能力是企業(yè)級數(shù)據(jù)治理解決方案的核心要素,，涵蓋數(shù)據(jù)資源目錄、數(shù)據(jù)架構(gòu)管理,、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理,、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全管理,、數(shù)據(jù)共享與應(yīng)用管理等多個能力維度,。應(yīng)用知識圖譜、微服務(wù),、元數(shù)據(jù)采集,、自然語言處理、大數(shù)據(jù)等技術(shù),，智能化梳理企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn),，規(guī)范系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型，支撐數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建,，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)同變更,，控制細(xì)粒度敏感信息，為全企業(yè)提供深層數(shù)據(jù)價值,。

圖6 數(shù)據(jù)資產(chǎn)看板

02. 數(shù)據(jù)治理平臺建設(shè)

安永已形成一整套從數(shù)據(jù)治理咨詢,、需求轉(zhuǎn)換、原型設(shè)計到平臺實(shí)施的建設(shè)方法,，將企業(yè)按需定制構(gòu)建的數(shù)據(jù)治理專業(yè)能力快速轉(zhuǎn)換為平臺建設(shè)需求,，并將數(shù)據(jù)治理過程中產(chǎn)生的治理成果通過平臺進(jìn)行統(tǒng)一承載和管理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的全景化,、可視化展示,，同時為用戶提供數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)架構(gòu)評估,、數(shù)據(jù)能力評估,、智能檢索等多樣化服務(wù)。

圖7 數(shù)據(jù)治理平臺架構(gòu)

03. 數(shù)據(jù)治理工作機(jī)制建設(shè)

數(shù)據(jù)治理工作需要企業(yè)各部門共同參與,，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)各方資源,。首先，需要建立常態(tài)化的數(shù)據(jù)治理組織機(jī)構(gòu),，共同推進(jìn)數(shù)據(jù)治理工作,。其次,，需要建立數(shù)據(jù)認(rèn)責(zé)機(jī)制，解決普遍存在的“橫向不到邊,、縱向不到底”的突出問題,。同時，高效率的管理流程也是企業(yè)治理強(qiáng)有力的推動因素,。最后,，需要建立數(shù)據(jù)運(yùn)營機(jī)制，以保證數(shù)據(jù)治理各項工作有效開展,。

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