數據資產管理：一把打開數據價值的“金鑰匙”

↑2019大數據產業峰會現場

“社會各方一定要把數據作為實物資產去看待和管理，為數據價值的持續釋放打好基礎。”6月4日，在由中國信通院主辦、大數據技術標準推進委員會承辦的“2019大數據產業峰會”上，中國通信標準化協會理事長奚國華在向大會致辭時呼籲。

據國際研究機構預測，到2020年，中國數據總量將會超過8萬億GB，佔全球數據總量的比例達到20%左右。中國已成為生產數據，並且數據量最大、類型最豐富的國家之一。隨著數據的海量增長和數據潛在價值的不斷提升，數據已經成為最重要的資產，為創新發展提供了關鍵要素。

但沒有被治理過的數據，並不能成為資產。現階段國內對數據資源和數據資產的認知不到位，被形容為“坐在金山上吃饅頭”。海量的數據蘊藏著巨大的機遇，也意味著更大的風險，沒有完善的數據治理體系，無異於扛上了一個隨時都可能爆炸的“炸藥包”。

↑中國通信標準化協會理事長奚國華致辭

奚國華指出，社會各界對數據應用背後的管理還不夠重視，數據質量低，數據孤島普遍存在，數據安全管理不到位，數據流通共享不暢的問題成為困擾大數據應用往前發展的障礙。他認為，我國大數據產業的發展離不開政、產、學、研、用各方通力配合，對此他提出三點建議：著力加強攻關核心技術，著力推進數據資產管理，著力深化大數據行業應用。

從數據資源到數據資產，一字之差，差之毫釐，謬之千里。只有治理過的數據，才具備形成數據資產的條件。

↑圓桌論壇環節

會上，國內大數據龍頭企業數夢工場大數據產品線總經理章海鋒認為，數據治理的關鍵工作是以元數據管理為基礎，實施數據標準管理、數據質量管理和數據安全管理，關鍵目標是達到在安全合規的前提下，高效、低成本地利用高質量的數據來解決業務問題，驅動業務創新。

根據中國信通院聯合數夢工場等編制發佈的《數據資產管理白皮書4.0”》釋義，數據治理是高層次的、規劃性的數據管理制度活動，其關鍵管理活動包括制定數據戰略、完善數據政策、建立數據架構等，注重數據的使用者、使用方式、使用權限等合規性制定，強調開展數據資產全生命週期管理前的基礎工作，關注數據資產管理中的相關保障措施等。

據瞭解，結合政務領域的大量實踐，數夢工場“DataRiver數據治理平臺”，在業內領先引入人工智能輔助數據標準化，大幅降低人工投入，例如該平臺可將一個2萬個字段左右的數據的標準化工作，耗費時間從30人月降到了10人天，效果明顯。這背後是AI技術、大數據能力和行業知識的結合。

該數據治理平臺已在政務、城市、產業領域進行深度應用並獲得了用戶單位廣泛的好評，為國家部委、省市區縣政府部門以及企業單位提供了包括數據標準、數據模型、數據質量、數據血緣等在內的大數據治理服務。

會上，由中國信息通信研究院、數據中心聯盟大數據發展促進委員會共同組織開展的大數據 “星河（Galaxy）”獎評選經過初審、複審、終審、答辯等環節，近一個月的層層選拔，正式揭曉評選結果。數夢工場DataRiver數據治理平臺榮獲“星河”獎“最佳大數據產品”，成為中國大數據行業中的璀璨之“星”，被譽為無論是產品性能還是實踐成果在業內均屬首屈一指。

數據治理，是整個數據資產管理的一個過程。而數據資產管理，貫穿數據採集、存儲、應用和銷燬整個生命週期全過程。數據經治理後，形成全域、標準、鮮活、權威的數據資產，通過對數據資產的管理和服務，實現“內增效、外增值”。數據資產管理，可稱為是一把打開“數據金山”的鑰匙。

以某省為例，政府部門通過自然人信息大平臺，充分將數據資源變成了數據資產。該部門128類數據，惠及成的總數超8.92億條，數以億計的數據通過治理後，數據量陡增到了13.28億。在這個過程中，原始數據量沒有增加，通過再結構化，數據總量增加了49%。這些數據形成了近200項數據服務，支撐起政府數字化轉型，服務老百姓和企業“最多跑一次”，甚至“一次都不跑”的辦事需求，“數據金山”得以煥發價值。

在浙江省衢州市，當地在今年的元宵燈會時，衢州城市數據大腦自主完成了全程交通調度，沒有人工干預，當晚景區整體交通流穩定。與往年相比，景區整體通行效率提升了40%左右。

↑數夢工場副總裁兼CTO崔曉峰作演講：《數據資產管理的挑戰、創新和實踐》

數夢工場分享了上述領先的實踐案例，該公司副總裁兼CTO崔曉峰指出，在傳統IT架構之下，各系統分散建設，信息系統煙囪林立，阻礙數據共享；數據治理普遍薄弱，價值大打折扣；數據管理水平不一，缺乏整體聯動；技術驅動了數據資產進行沉澱，但尚未真正發揮大數據的價值。而通過數據中臺、數據大腦的打造，把大數據以前離散的分析系統，變成了支撐業務創新和流程再造的在線生產系統，得以快速響應具體應用需求，使得業務流程再造驅動的數據資產再結構化，讓數據沉澱可持續地轉變為數據資產，支撐各類智慧應用，服務於大眾創業、萬眾創新。

未來，人工智能輔助的數據治理技術、全鏈路的自動數據血緣技術、可用不可見的數據安全共享技術等，將讓數據資產管理走向智能化。隨著管理制度的完善，數據價值不斷釋放，數據生態的各方在明確的規則下將百花齊放。