日前，2021年世界人工智能大會“資料力+工具力”建構新型數字底座創新論壇成功舉辦。演講嘉賓與來自不同行業的500多位使用者齊聚一堂，共話新型數字底座的建設。會上，禦數坊首席執行官、清華大資料産業聯合會副秘書長劉晨分享主題為“賦能數字底座，實作數字資産管理能力跳躍”的演講。此為速記整理，一切以現場資訊為準。
【演講摘要】：如何把資料資産管理從初步實踐的水準提升到更加進階的階段，實作能力的躍遷？禦數坊首席執行官劉晨首次提出資料資産管理的新四化理念，包括價值化、協同化、精益化和智能化。他認為，要從以前體系化的資産管理變成更加靈活的資産管理，資料資産管理才能夠快速見效！
我分享的主題是資料資産管理能力的躍遷。我們從三個角度探讨今天的主題，第一個是如何了解資料底座；第二個是如何看待資料資産管理實踐的現狀和挑戰；第三個是結合資料底座的打造如何進一步在企業、政府機構當中實作資料資産管理的能力躍遷。
01
跨越 30 餘年，什麼才是資料底座的内涵
資料底座不隻是資料平台，還有源端系統
資料底座通常意義下主要是指資料的平台，1980 年前後，數倉就有很多資料技術，2011年提出資料湖，去年最新提出來的概念叫“湖倉一體”。
從我們做資料資産管理、資料治理以及資料分布的角度看，資料不僅僅停留在資料平台當中。現在很多企業的實踐中，源端系統會和資料平台長期共存，比如原來本地部署的現在要上雲，但是上雲之後源端系統不會消失，還是會成為資料平台持續不斷的資料提供方。從資料管理的角度看，如果不能把源端系統資料以及資料平台的資料管理好，資料的基礎就是不牢靠的。從使用資料的角度看，如果源端資料不靠譜，那資料平台也一定不靠譜。是以從資料資産管理、資料治理角度來說，我們要把企業全部資料的基礎底座打好。
大家做很多資料應用、挖掘、分析是想得到資料價值，通過資料底座、平台的建構，具備了挖掘、分析的能力，但是如果資料資産不牢固，資料有缺失，數字化轉型就會受到阻礙，我們要把整個企業資料的底座打好。
資料資産管理的現狀和挑戰
資料資産管理相關理論，無論在國内還是國際上都已經有很多年的發展，現在已經比較成熟。國際上的理論模型 DMBOK——資料管理知識體系指南，分成了 10 到 11 個領域，包括資料架構、資料模型、資料安全、資料倉庫等。
國内 18 年釋出的國家标準 DCMM——資料管理能力成熟度評價模型，依托于國際資料理論，把資料治理分成了資料戰略、資料治理等八個領域。展開來看，比如，我們要進行資料相關的底層設計，要有資料戰略規劃，資料相關組織和建設，要有資料應用，同時資料安全、資料品質、資料标準以及資料整個生命周期也需要管理好。在 DCMM 模型裡面，通過 8 個次元，28 個子領域，還有 400 多項評價名額會評價一個機關完整的資料能力究竟如何。
這些理論在國内和國際上面已經比較成熟，也有很多企業都在做實踐。但是在做資料治理的實踐過程中，我們國家在 2005 到 2010 年之間主要在銀行和營運商領域做資料治理，2010 到2015 年之間銀行走的比較快，其他行業開始初步實踐，2015 年之後各個行業都開始做資料治理，因為大資料起來了，大家都開始重視資料治理、資料資産管理。2018、2019 年資料中台起來，各個行業對資料資産管理的重視以及實踐越來越多。
02
多年實踐，困惑重重：建設有餘，見效不足
很多企業做了資料治理的頂層規劃，可能請大的咨詢公司做了千萬級的咨詢規劃項目，但是發現不知道如何落地，頂層設計和落地實踐是脫節的。高層上司本來很重視資料治理工作，但發現做了半天效果不是太明顯，久而久之就會偃旗息鼓。
業務部門會認為，資料資産管理、資料治理還是偏技術化，他們發現不太清楚怎麼參與到這些工作中來，資料資産目錄對業務部門真正的價值又不是特别明顯，是以業務部門的參與度也很低。
數字化團隊會覺得我們也建了組織，也釋出了制度，也做了大量的咨詢和技術工作，資料模型、資料标準也做了很多，但是因為上司不太認可，業務部門的參與度很低，業務價值不明顯，是以數字化團隊都很困惑，究竟怎麼做才能讓資料資産管理這項工作落地見效？
而在資料資産管理過程中，執行的過程大量還是靠人工，很多在網際網路領域或者在資料的分析、利用這些領域已經有比較成熟的智能化技術，但在資料治理這個領域并沒有得到很好的應用，做這項工作的人身心疲憊。這是我們整理起來的四方面主要的問題，如何解決這些問題呢？
03
以新四化理念，推進資料資産管理能力躍遷
我從自己的視角提出一些解決思路，如何把資料資産管理從初步實踐的水準提升到更加進階的階段，實作能力的躍遷？這裡我們第一次提出資料資産管理的新四化理念。
首先是價值化。價值化的主要展現在無論你做什麼樣的資料資産管理工作，上司關心以及業務部門關心的就應該是你的發力點，一定要圍繞大家最關心的業務場景、業務流程、業務應用去開展資料資産管理工作，讓我們做的每一件事都能幫到業務部門提高他們的效率，甚至能幫他們降本增效。
價值化很強調要面向業務場景開展資料治理工作。資料認責等很多工作已經做過了，但是原點應該是業務場景。以前經常資料團隊做了很多技術規則的檢核，然後丢給業務部門，我們現在應該以業務場景出發，在業務場景内開展所有的資料資産管理工作，這時候業務人員的參與度就會非常高，因為你做的事情會對他們有直接的幫助。
第二是協同化。為什麼放到第二位？以前我們做資料資産管理都是 IT 團隊、資訊化團隊專門有一個資訊治理的小團隊或者部門，由這些人帶着外部的服務廠商或者是産品廠商一起去梳理資料标準，進行資料資産目錄建構，資料标準建構，業務部門參與度很低。而且這些工作往往都在集團的總部或者一個省公司總部，下面基層一線的業務人員參與度也很低，還是很割裂，各項工作開展也很割裂。是以我們需要用協同化的理念把這兩者融合在一起。
協同化這部分，我們認為資料資産管理要實作幾個協同，是以企業的資料資産為核心，首先資料資産自己這些小循環，小工作的協同，包括資料中台的建設，資料底座的建設過程、運維過程的協同。還有就是要促進多個業務之間基于資料的協同。在這種協同的基礎是什麼？實際應該是我們的資料認責的體系，從公司的決策層，有資料資産管理的上司小組，各個業務部門有自己資料的歸口部門，華為叫資料管家，有的叫資料管理專員。一定要注意一線基層的業務人員也要參與進來，是以中間會有很多專項的工作組，一線人員為了解決具體的資料問題要有專項的工作組，是以形成一個橫向到邊縱向到底的立體化的資料認責機制，這樣才能讓各方有效協同起來。
第二個協同我們講的是以前的資料治理工作都在資料中台内部做，這個是不夠的，我們需要再延伸到源端業務系統。無論源端還是在本地部署，如果隻在中台内部做資料治理，上遊很多業務流程當中還存在斷點，在業務流程當中如果不能提升，還是會有問題。從應用側到數 據中台内部再到源端業務層要協同起來。
第三是精益化。精益化是指在單點工作上面進一步幫助我們形成小閉環和大閉環。
精益化說的是這些資産資料管理的工作，包括資料标準、資料認責，需要形成自己的小閉環。從制定标準到推行标準再到标準的落地改造需要形成小閉環。第二要把這些工作融入到我們整個資料平台建設過程中去，無論是建一個業務系統還是智能化。并且每個階段都應該融入資産管理相關工作，實作精益化。同時在 DCMM 标準裡面強調量化，很多企業評價下來是屬于二級，實際上經過一段時間的實踐之後形成量化名額體系可以達到四級。
最後是通過智能化的技術去為資料治理工作真正提效。以前都是靠人做資料資産的梳理和盤點，現在需要打造一個智能化引擎，基于知識圖譜等技術對企業内部資料資産進行管理。
最後我們簡單總結一下，現在的數字化轉型過程當中，資料資産管理已經不是傳統的概念，需要有一些新的變化。我們目标應該是更注重價值的展現，範圍應該更加關注全域的資料場景，既包括工具的能力，也包括資料資産管理軟性的制度能力、組織能力。我們的模式要從以前體系化的資産管理變成更加靈活的資産管理，這樣才能夠快速見效！