数字生态下的数据资产管理：思考、方法与实践

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随着数字化经济的快速发展，数据要素的社会化生产能力也在不断升级。本文基于当前发展趋势的分析，指出数据治理面临的挑战，结合中国移动的实践经验，提出相应的解决方案。

一、数据要素的生产模式

随着数字经济发展不断升级

当前数字经济成为引领经济社会增长的新引擎，数智化转型成为各行各业新的浪潮。数据作为数字经济时代的关键生产要素，近年来生产模式也在不断升级，从生产关系参与方、数据整合广度、数据维度、服务方式、价值场景等多个方面，不断从量变到质变。具体如下图所列。

一是参与方变得更加多样化。由原来只有数据生产者、消费者，甚至两者合一，扩展到多样分工，生产方、消费方、加工方、交易方、管理方、产品方、咨询方等等。

二是数据整合广度深度不断拓展。从广度看，数据整合范围从部门级、企业级向跨企业、跨行业发展；从深度看，接入系统和数据维度爆发式增长，数据事件，从按月按周变化，到无时不变。原来依靠传统人工处理的手段都不再有效。

三是从生态体系上看，技术从企业内有标准约束的环境到跨行业多云异构场景，服务方式从定制化SaaS为主扩展向PaaS、DaaS多层次、低耦合，联邦学习等模式发展。

四是价值创造的应用场景也从单一场景，变得更为复杂，覆盖企业内外部，引发行业创新甚至产业变革。

技术发展、数据融合、行业拓展等多方面的不断升级，推动数智生产力加速前进。数据要素生产的规模化，实现放大、倍增，使得数据要素发挥作用的效能不断提升，在精准营销、精确管理、精细服务、精益运营以及产品创新、行业拓展、产业带动等方面产生巨大作用，重塑生产关系。

二、新生态环境中，

数据治理面临新的挑战

正像蒸汽机从发明到广泛使用过程所经历的一样，数据要素所支持的数智生产力也正在经历一个快速规模化、泛在服务的快速发展期。但生产关系的重塑中，并非一片坦途。首先，生产关系中分工细化，一方面提升了单一环节上处理效率提升，但生产关系链条变长，环节中人工的大量介入带来端到端效率的不可控。其次，系统的分段对接，数据多次落地，与数字应用时效性需求不断提高形成矛盾。再次数据量、信息量的不断聚合，但语义层难以完全形式化表达，导致数据内涵在多方传递中变得模糊。这些复杂性会制约要素价值的发挥。

具体表现在数据治理工作中，经常面临的问题有：

（1）数据获取难度大：需求方和采集方、治理方可能是分离的不同实体，有可能取得的数据没有人用，需要的数据迟迟无法获取；

（2）管理复杂：尽管大家都希望管理同步数据开发过程，但现实是既要解决历史中存在的先建后治的问题，又要解决各参与方新技术、新平台快速引入时，但往往数据治理能力缺失、标准差异的问题；

（3）数据理解困难：数据流动中，供需双方对于数据理解的传递依赖人工经验参与，所以传递链条越长，数据的内涵越模糊，再加上跨专业本来就有的知识鸿沟，让数据更为难懂，处理和应用的门槛变高；

（4）数据找不到：大量的数据被采集，但用的时候，由于信息淹没，不知到哪里去找；

（5）数据治理工作缺乏激励：数据价值难以估值，数据治理在其中的价值更难显性，就无法通过经济手段、市场信号，实现贡献的激励。治理工作的投入依赖管理驱动、领导挂帅等手段。

需要构建新型的数据治理体系，应对大数据新生态环境的新问题。

三、构建“进的来、管得住、

看得见、用得好”的数据治理体系

面临错综复杂的生态形势带来的新矛盾、新挑战，我们提出“4+2”数据治理体系。

“4”是指：“进得来”、“管得住”、“看得见”、“用得好”。通过数据的“进”和“管”，实现“业务数据化”过程，实现数据要素的“保值”；通过数据的“看”和“用”，实现“数据业务化”，实现“增值”与“流通”。

（1）进得来：建立“规划驱动+需求驱动”的双驱手段，解决数据汇聚难的问题。

在数据采集环节，业务需求驱动是通常采用的方式，需求驱动目标明确，时限明确，能够快速推动工作。但也存在问题，由于业务需求是短期目标，无法立刻满足则会另择他路。而数据采集的能力部署有的时候却需要较长时间，甚至需要在大工程中推进，例如网络设施上的DPI采集。

为此需要增加规划驱动，提出“数据三同步”原则，并发布为集团级制度，即在系统建设的三个阶段同步推动。在项目规划期，即完成业务规划、数据规划和技术规划，明确数据接入要求及数据接入内容，做到数据发展与业务发展同步；在建设期即着手数据接入开发、技术配套升级，确保技术能力适配，数据产生即可汇聚；在上线时即启动数据传输维护，做到数据与业务高效联动。同时，建成庞大的跨31省公司的两级协同数据网络，实现全网数据标准化传输和汇集。未来，随着中国移动算力网络的规划，数据采集点、汇聚点和服务点，也在同步进行规划和调整。通过规划与需求驱动有效结合，取得了很好的效果，实现产生即汇聚，变动即同步，保障了数据“进的来”。目前中国移动大数据中心已经汇聚了300PB+的数据，日加载量4.8PB。

（2）管得住：构建“管建一体化”的治理体系，解决数据治理与数据建设两张皮的问题，通过标准嵌入开发过程、管理嵌入生产流程、质检嵌入全链路的“三嵌入”举措，将数据治理与数据生产过程深度融合，推动数据要素由资源向资产转化。

在数据生产线基础上形成数据资产管控域、数据资产研发域、数据资产服务域三域协作的生产模式，深度融合数据管理与数据生产；数据管控域是数据建设的指挥官，制定了统一的规范和改进策略持续约束、优化数据建设，形成有效的管理执行闭环。结合“三嵌入”治理手段对开发域、生产域，采集时增设质检站，达标的数据才会进来，开发时引入架构和标准，实时纠正生产错误，流转时筑牢多条防线，全时空保障数据质量和安全，数据治理工作深入数据采、传、存、处、用的全生产链路，贯穿数据设计到销毁的全生命周期，保障数据“一点可管”、真实可信、安全可控。

（3）看得见：“9看”数据资产，全面赋能数据服务。

通过以上措施，保障中国移动全网高价值数据“进得来、管得住”，使得数据需求人员不必花太多精力操心数据到位，快速申请获得数据接入权限。但随着数据中台广泛的向内外部开放，新的瓶颈发生了。数据开发人员在使用数据时，需要全面了解数据的内涵外延，否则很可能用错数据，导致分析无效；运维人员难以了解应用需求的优先级，在处理数据问题时，无法同步信息到所有应达的前端。为此，我们提供看资产、看口径、看血缘、看过程、看价值、看使用等“9看”服务能力，丰富数据资产元数据广度和深度，降低数据理解门槛、扫清数据使用障碍，帮助业务人员看懂数据，会用数据；帮助管理人员知家底，晓战场；帮助运维人员看清数据加工过程，问题发现即处理，做到高效可控。

（4）用得好：内治外促双循环，全面释放数据要素价值。

数据取之于业务，用之于业务。数据“用的好”体现在可以快速为业务赋能，在这个环节中，我们打造了能力图谱、营用评估、价值推荐、统一接入等能力，通过“以用促建，以用促治”，把价值成效变成驱动数据治理的动力，让治理与需求挂钩，形成治理工作的价值正反馈。

中国移动通过“内治外促双循环”的治理策略，全面释放数据要素价值。对内，基于数据治理能力图谱与多维度的资产评价体系，识别数据资产价值，推动高价值资产开放、低价值资产优化、过期资产清理，利用数据治理内循环体系持续迭代开放的数据资产。对外，基于多样的应用场景需求，持续扩充数据资产目录，丰富开放可复用可共享的数据资产。通过需求驱动外循环，赋能行业数据价值释放。

最后，“2”是指：依托“组织+制度流程”双方面的保障，为上述工作奠定基础，使数据治理工作责权利明确，对齐参与者目标，从而促进数据治理工作的高效协同。

四、打造繁荣有序的数字产业生态

在数据要素潜能激发的今天，中国移动充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，打造梧桐大数据品牌，以“共建共享”为理念，打造统一的数据服务能力，通过PaaS、DaaS和SaaS三种服务模式，向外输送高价值数据资产，灵活支撑多样化用户需求，构筑“开放、合作、协同、共赢”的数字生态，赋能行业合作伙伴的高质量发展。

目前，中国移动数据资产已向全网开放，包括集团总部、直属单位、专业公司、省公司和外部机构共55家单位，累计打造400多个应用，与人社、金融、民生、文旅等六大行业建立了广泛的合作。

未来的数字生态将是各个企业、各个行业广泛连接的经济形态，企业级的大数据平台要与产业生态接轨，促进数据要素畅通流动，推动构建稳定高效产业链，提高治理效能，打造繁荣有序的数字产业生态。

为了迎接数字时代，加快数字产业化发展，在加强数据“高质量”治理方面，还将从下面几个方面继续加强：

一是强化标准引领，参与到大数据行业标准、国家标准、国际标准制定。目前，中国移动参与了信通院牵头的多个行业标准、最佳实践的制定工作，如《数据资产管理实践白皮书》《数据治理标准化白皮书》等，将中国移动的治理理念和经验输送到行业治理中。

二是持续提升数据治理能力提升。当前，中国移动信息技术中心正联合各省积极贯彻DCMM行业标准，逐步拉齐中国移动整体数据治理水平，提升企业数据管理能力；深化业务场景，推动跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的行业数据融合，确保数据透明、可见、易懂、好用。引入知识图谱、RPA技术在数据治理中的应用，提升自动化治理能力。

三是跟进新技术、新工具中数据治理能力的同步研究、引导，避免数据治理在新技术领域的缺位，如分布式协同计算、储算分离、隐私计算等。

数据治理的征程没有尽头，中国移动将坚定不移地践行央企的职责使命，围绕大数据产业发展需求，发挥数据治理价值，推进行业合作，实现数据的再创造和价值提升。

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作者：中国移动信息技术中心-尚晶、胡清源、孙丽娟

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