小盟科普丨數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理發(fā)展趨勢與展望
黨的十九屆四中全會首次將“數(shù)據(jù)”增列為一種生產(chǎn)要素，要求建立健全由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制，標志著以數(shù)據(jù)為關鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟進入新時代。黨的二十大報告提出要“加快建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系，著力提高全要素生產(chǎn)率”，充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應用場景優(yōu)勢，促進數(shù)字技術與實體經(jīng)濟深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，不斷做強、做優(yōu)、做大我國數(shù)字經(jīng)濟。
經(jīng)過多年發(fā)展，以大數(shù)據(jù)為代表的新技術得到迅猛發(fā)展，并滲透到各行各業(yè)，企業(yè)信息化也快速回歸到數(shù)據(jù)的本身。企業(yè)家使用數(shù)據(jù)整合勞動力、土地、資本三種生產(chǎn)要素進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
為了加快實體經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促進新一代信息技術與實體經(jīng)濟深度融合，發(fā)揮數(shù)據(jù)對企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要作用，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理應運而生。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟組織產(chǎn)業(yè)界系統(tǒng)梳理了相關內(nèi)容，展開數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理系列科普活動。
小盟科普
Q1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理發(fā)展趨勢有哪些？
從信息時代到數(shù)字時代，數(shù)據(jù)由記錄業(yè)務逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄軟Q策，成為了組織持續(xù)發(fā)展的核心引擎。未來，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理將朝著統(tǒng)一化、專業(yè)化、敏捷化的方向發(fā)展，提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率，主動賦能業(yè)務，推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全有序流通，持續(xù)運營數(shù)據(jù)資產(chǎn)，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟價值和社會價值。
（一）管理理念：從被動響應到主動賦能
隨著組織數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入推進，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理占組織日常經(jīng)營管理的比重日漸增加，傳統(tǒng)以需求定制開發(fā)為主要模式的被動服務形式，已難以滿足組織數(shù)據(jù)服務響應訴求，組織逐步在各業(yè)務條線設置數(shù)據(jù)管理崗位，定期采集數(shù)據(jù)使用方訴求，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理需求清單，解決數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理難點，跟蹤數(shù)據(jù)應用效果，加深數(shù)據(jù)人員對業(yè)務的理解和認識，主動賦能業(yè)務發(fā)展。此外，隨著數(shù)據(jù)素養(yǎng)和數(shù)字技能的不斷提升，數(shù)據(jù)使用者培養(yǎng)了主動消費意識和能力，以數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄為載體、以自助式數(shù)據(jù)服務為手段、以全流程安全防護為保障的數(shù)據(jù)主動消費和管控模式正在形成，在提升數(shù)據(jù)服務水平的同時，進一步提升數(shù)據(jù)應用的廣度和深度。
(二)組織形態(tài)：向?qū)I(yè)化與復合型升級
區(qū)別于信息化階段作為IT部門的從屬部門，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理組織與職能已逐步獨立化。對于政府，由專門的政府機構(gòu)承擔，在業(yè)務部門設立數(shù)據(jù)管理兼職崗位，首席數(shù)據(jù)官（Chief Data Officer，CDO）制度也出現(xiàn)在了深圳、浙江等地的規(guī)劃中。對于企業(yè)，廣東、上海等地發(fā)布相關政策推動企業(yè)設置首席數(shù)據(jù)官。此外，在業(yè)務部門與IT部門設置專職或兼職數(shù)據(jù)管理員，推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理有效開展。
（三）管理方式：敏捷協(xié)同的一體化管理
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理建設往往由多個分散的管理活動和解決方案組成，造成數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理各個環(huán)節(jié)之間的脫節(jié)（包括開發(fā)與管理、管理與運營）的脫節(jié)，使得數(shù)據(jù)從生產(chǎn)端到消費端的開發(fā)效率降低。例如，在開發(fā)階段應遵循的數(shù)據(jù)標準規(guī)范，在管理階段需要強依賴專業(yè)數(shù)據(jù)管理角色和過程監(jiān)控才可能實現(xiàn)。同時，由于多數(shù)企業(yè)忽視了數(shù)據(jù)運營，使數(shù)據(jù)消費端未向數(shù)據(jù)資產(chǎn)生產(chǎn)端反饋有效的用戶體驗。
（四）技術架構(gòu)：面向云的Data Fabric
隨著數(shù)據(jù)技術組件日益豐富，數(shù)據(jù)分布日趨分散，Gartner認為Data Fabric已成為支持組裝式數(shù)據(jù)分析及其各種組件的基礎架構(gòu)，通過在大數(shù)據(jù)技術設計上復用數(shù)據(jù)集成方式，Data Fabric可縮短30%的集成設計時間、30%的部署時間和70%的維護時間。Data Fabric是一種新型、動態(tài)的數(shù)據(jù)架構(gòu)設計理念，是綜合利用元數(shù)據(jù)、機器學習和知識圖譜等技術，打造一個更加自動化、面向業(yè)務、兼容異構(gòu)的企業(yè)數(shù)據(jù)供應體系，以支撐更加統(tǒng)一、協(xié)同、智能的數(shù)據(jù)訪問，有分析師稱之為將“恰當”的數(shù)據(jù)在“恰當”的時間提供給“恰當”的人。
(五)管理手段：自動化與智能化廣泛應用
隨著數(shù)據(jù)復雜性持續(xù)增加，依靠“手工人力”的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理手段將逐步被“自動智能”的“專業(yè)工具”取代，覆蓋數(shù)據(jù)資源化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的多個活動職能，在不影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效果的同時，極大地降低了數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理成本。具體來說，是指利用AI、ML、RPA、語義分析、可視化等技術，自動識別或匹配數(shù)據(jù)規(guī)則（包括數(shù)據(jù)標準規(guī)則、數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則、數(shù)據(jù)安全規(guī)則等），自動執(zhí)行數(shù)據(jù)規(guī)則校驗，或是自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系，并以可視化的方式展現(xiàn)。此外，可利用VR、AR等技術，幫助數(shù)據(jù)使用者探索數(shù)據(jù)和挖掘數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)應用的趣味性，降低數(shù)據(jù)使用門檻，擴大數(shù)據(jù)使用對象范圍。
(六)運營模式：構(gòu)建多元化的數(shù)據(jù)生態(tài)
運營數(shù)據(jù)是持續(xù)創(chuàng)造數(shù)據(jù)價值的有效方式，多元化的數(shù)據(jù)生態(tài)通過引入多維度數(shù)據(jù)、多類參與方、多種產(chǎn)品形態(tài)，進一步拓展數(shù)據(jù)應用場景和數(shù)據(jù)合作方式，為數(shù)據(jù)運營提供了良好的環(huán)境。
(七)數(shù)據(jù)安全：兼顧合規(guī)與發(fā)展
首先，應意識到數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)資產(chǎn)合理利用并不沖突。兩者之間存在著互相促進的關系。數(shù)據(jù)安全是合理利用的前提條件，合理利用是數(shù)據(jù)安全保護的最終目的。只有做好數(shù)據(jù)安全保護，才能讓數(shù)據(jù)所有者愿意授予組織或其他主體對數(shù)據(jù)的使用權利，進一步推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)流通。GDPR倡導平衡“數(shù)據(jù)權利保護”與“數(shù)據(jù)自由流通”的理念，在賦予數(shù)據(jù)主體權利的同時，強調(diào)個人數(shù)據(jù)的自由流通不得因為在個人數(shù)據(jù)處理過程中保護自然人權利而被限制或禁止。
其次，應從數(shù)據(jù)安全管理和數(shù)據(jù)資產(chǎn)流通兩方面同步尋找平衡點。在數(shù)據(jù)安全管理側(cè)，通過建立數(shù)據(jù)安全管理機制，制定數(shù)據(jù)安全分類分級標準和使用技術規(guī)范，提升數(shù)據(jù)安全治理能力；在數(shù)據(jù)資產(chǎn)流通側(cè)，將數(shù)據(jù)安全合規(guī)、個人信息保護等要求作為基本“紅線”，將其潛在風險作為成本指標，在不觸碰“紅線”的前提下，進行數(shù)據(jù)資產(chǎn)流通的收益分析，探索數(shù)據(jù)安全與資產(chǎn)流通的均衡方案。
Q2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理未來發(fā)展路線是什么？
在數(shù)據(jù)當前，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢，為數(shù)據(jù)要素市場的發(fā)展提供強勁動力，為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展奠定良好基礎。在國家規(guī)劃的大力推動下，在行業(yè)政策的有效指導下，我們期待數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理將穩(wěn)步前進，促進數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值將進一步釋放。
一是明確責權利，有效推進管理。明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理角色與職責，從業(yè)務側(cè)出發(fā)確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的責任人，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理認責體系；制定數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略，統(tǒng)籌規(guī)劃數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，逐步建立健全包括數(shù)字型人才、管理型人才、技術型人才、業(yè)務型人才的團隊；開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理過程管理，優(yōu)化管理資源，提高管理效率。
二是合理引進技術，提升敏捷能力。在數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的過程中，合理引進包括云計算、人工智能、機器學習、知識圖譜等創(chuàng)新技術，進一步提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的智能化、自動化水平，降低數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的人力投入與風險成本；建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理敏捷組織和敏捷機制，采用DataOps敏捷技術，及時響應業(yè)務和需求的變化。
三是著眼業(yè)務發(fā)展，釋放數(shù)據(jù)價值。從業(yè)務側(cè)出發(fā)制定數(shù)據(jù)資產(chǎn)標準規(guī)則，確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量預期水平；明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)的業(yè)務應用場景，增強數(shù)據(jù)決策的準確性和實時性，滿足業(yè)務的數(shù)據(jù)需求；評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營體系，建立科學的正向反饋和閉環(huán)管理機制，提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)的服務和應用效果。
四是加強數(shù)據(jù)合規(guī)，注重風險風控。遵循《網(wǎng)絡安全法》、《數(shù)據(jù)安全法》和《個人信息保護法》相關要求，構(gòu)建數(shù)據(jù)安全管理體系，形成數(shù)據(jù)安全分類分級標準，覆蓋數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理全流程、各環(huán)節(jié)；制定數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的風險應急機制，開展數(shù)據(jù)安全合規(guī)內(nèi)外部審計，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全可控。
五是持續(xù)迭代完善，形成良性閉環(huán)。培養(yǎng)數(shù)據(jù)文化，提高數(shù)據(jù)素養(yǎng)，鼓勵業(yè)務人員參與數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理與應用，構(gòu)建良好的溝通與協(xié)作機制；開展常態(tài)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理檢查，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理基線，定期總結(jié)問題形成業(yè)務案例，發(fā)起多方討論商議，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理策略和路徑
內(nèi)容來源：《數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理實踐白皮書(6.0版)》
聯(lián)系方式：馬老師 17332378374（同微信）
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