数字化转型是经济高质量发展的重要引擎,是构筑国际竞争新优势的有效路径,是构建创新驱动发展格局的有力抓手。
数据是数字化转型的基础,只有做好数据治理,充分挖掘数据价值,才能更快、更好地推进数字化转型。
何为数据治理?
治为整治,关注数据质量,保障数据稳定性、准确性,合理控制数据的生命周期,降低成本。理为梳理和管理,数据的基本信息、状态、关联关系等,目标是搞清有哪些数据、从哪来到哪去,最终用到什么地方。
数据治理就是进行数据架构、数据标准、数据质量、数据安全等领域的建设和管理的全流程。本质是盘点数据资产、提升数据质量,实施数据全生命周期的管理。
数据治理的目的
数据治理的目的在于确保数据的质量,可用性,可集成性,安全性和易用性。
随着数字化转型速度加快,政府、企业的数据量得到爆炸性增长。据相关报道,2020年,我国数据总量有望达到8000EB,占全球数据总量的21%,成为名副其实的数据资源大国和全球数据中心。
面对如此庞大的数据,如何打通数据,消除数据孤岛,做好数据治理,挖掘数据价值,更好地利用数据已经成为政府、企业数字化转型的关键。
以人民数据(国家大数据灾备中心)资产服务平台的城市经济大脑为例,通过已有数据资源,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,对交互、离散化和非结构的海量数据进行融合治理,动态监测城市经济发展,用数据为城市经济“造影”,发现经济发展的“堵点”,促进数字技术与实体经济深度融合,赋能地方传统产业转型升级,助力地方政府数字化治理、数字化决策。
数据治理的意义
分析机构BARC在一项研究中对全球378家公司进行了调查,96%的受访企业认为,数据治理已经不可或缺,而且未来将继续在企业中发挥核心作用。调查显示,合规性(64%)、更有效地使用数据(54%),以及与业务相关的内部和外部数据的不断增加(54%)是企业制定数据治理计划的主要驱动因素。
数据治理就像淘米一样,以前淘米淘的其实是米中的砂石和杂质。现在的米都很干净,淘米是为了获得更好的口感,目的与意义就完全不一样了。
在数据质量国家标准《GB/T 36073-2018》数据管理能力成熟度评估模型中定义,应该从数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据生命周期、数据应用、数据质量、数据安全等八大方面进行评估。
数据治理要了解政府、企业的需求,并按照从上而下的策略进行开展数据管理的现状调研,摸清楚数据资产的分布、数据的质量、数据的管理现状、数据应用需求等情况,从而更好地对数据产生、采集、处理、加工、使用等过程进行规范。通过统一数据标准,制定合理的数据治理流程和制度,规范数据生产供应。通过提升数据质量、控制数据安全,让数据发挥出最大的效益。
人民数据资产服务平台以建立数据合法合规流通机制为目标,以数据确权认证为出发点,归集、聚合国家数据、政府数据、行业数据,推动数据在安全、合法管控前提下的流通和应用,推动数据与人工智能、区块链、物联网等技术融合创新,协助党和政府管好数据,用好数据,服务数据执政、数字经济、数字社会构建。