【精彩回顾】2023第九届数慧新年大讲堂2.17下午场
创新模式催化遥感AI产业发展，如何探索国土资源数字经济新范式？业务能力实现的方法和过程在自然资源领域该如何进行？IBM这些年又提出了哪些数据治理方法和实践？自然资源数据治理路径是什么？深圳市自然资源领域在数据治理方面有何实践进展？数据要素繁多背景下，数据质量问题如何治理解决？
昨天给大家分享了2月17日上午场嘉宾们的精彩观点，相信大家对下午场的更迫不及待了～今天就随小编一同来回顾2月17日下午场六位嘉宾的精彩时刻！
华南师范大学地理科学学院教授、博士生导师、副院长
共同繁荣自主可控AI遥感产业
探索国土资源数字经济新范式
数字经济时代，AI算力就如同水和电一样，将成为一种新型公共资源，让智能触手可及。如何利用AI赋能产业发展？首先将数据、模型、资源、场景这四大要素拉在一起，然后朝着这四个方向要聚合产业的资源；第二要打破数据的封闭性，让它变的开放起来，能够发挥出它的产业价值。第三点是要结合强大的科研团队所创造出来的模型成果和算法成果，来进行场景化落地，来突破科研和应用之间的鸿沟；第四点产业要想良好的发展，一定走商业化和创投的道路。AI+遥感数据+泛国土场景，是繁荣数字经济的一条路径。
自然资源业务能力实现的方法和过程
自然资源现在处在高速的发展和重塑阶段。当前自然资源信息化能力积累的普遍状况是多种技术架构并存，业务的执行思维、监管思维和决策思维与IT能力未能有效持续对齐，数字化支撑能力的积累以技术能力为主。业务能力作为支撑管理要求和深化改革要求的服务能力，需要在业务分析设计过程中专项分析、持续沉淀。通过从决策、监管、执行三个层次针对自然资源不同的业务域的业务能力分析和设计，构筑业务能力模型框架，以快速响应业务改革和业务变化。业务能力的设计和持续沉淀，解译管理要义的，在管理和IT能力之间建立桥梁和枢纽，牵引技术能力和技术平台的建设与业务要求对齐。业务能力作为一项专项能力，持续沉淀的过程中，需要有持续管理、持续治理的手段和技术平台。
IBM数据治理方法和实践
刘春霞
IBM数据与人工智能数据治理和数据整合资深顾问数据治理这几年最常见的数据治理把手，数据资产目录可以帮助企业构建全局数据资产地图，把后续数据使用效率大大提升。数据都是延续，有依据可查，可控，可管理。2022年12月，国务院发布 “数据二十条”，对构建数据产权、数据要素流通和交易、数据要素收益分配等制度建设提出重要意见。数据资产化是前提条件，数据复杂性是创新和增长的主要障碍。数据治理是一个理解数据——信任数据——保护数据——监管数据——应用数据的过程。2020年4月正式把数据作为一个生产力，跟土地、能源、石油这些资源作为生产要素，从数据到生产力之间有一个路径，首先是业务要进行数据化，然后将数据再进行资产化，资产产品化，最后再达到数据的要素。
从数据资源到数据资产——自然资源数据治理路径
自然资源要素是全域、全空间、全要素、全过程，由此造成的信息量非常庞大，是一个巨量的信息来源，也是困扰大家很重点的问题。目标不一样，导致数据治理程度、工艺和流程也不一样。数据治理和业务治理是一个事物的正反面，业务运转本身也带来了数据，数据的质量某种程度上也决定了业务的质量，业务的改革同时又驱动数据管理方式的变革，整个过程当中这两个事情互为阴阳，互为驱动的状态。数据治理一定是全生命周期，单独治理某个环节没问题，但是从全局视角来看一定要关注全过程，刚才提到时间维度，管理维度，规则维度是需要从不同的维度来反应和谋划一张蓝图。数据治理需要有配套措施，大家都比较熟悉，有企业级工具、规范和组织。
深圳市规划资源局近几年数据工作实践
李春阳
深圳市规划和自然资源数据管理中心数据总监自然资源信息化发展的过程一是与业务结合更加紧密；二是从自我创新为主，到上级部门要求和指导；三是纵向、横向部门协同性要求增强；四是越来越重数据。信息化发展的目标是建设统一的规划和自然资源数据汇集中心、更新中心、服务中心，实现数据资源全准活，应用服务快通智，关键是内涵和做法，这个体现了最终目标是支持业务数字化创新和治理能力提升，助力中国特色社会主义先行示范区建设。信息化发展的思路一是共建共享，打通业务壁垒，促进要素流通；二是源头治理，业务数字化，解决数据质量问题，稳步推进，积累自然资源大数据宝藏。
数据质量问题解决之道
郑保卫
DAMA China理事 恩核科技董事长数据质量面临的问题和挑战有哪些？第一个解决周期长；第二是质量问题认责难；第三解决问题难度大；第四个问题溯源耗时耗力；第五个数据质量问题比较多。常规数据质量管理模式分成三类，第一类整体规划，定期考核，相当于全面铺开，范围可以不控制，只要有问题就接收，拿到问题之后就开始分析，制定策略，再进行处理，针对质量问题来制定定期考核机制，到底做的怎么样，这个流程是：制定年度规划，制定检核规则，评估改善效果，定期质量考核；第二个路径专项治理，快速见效，比如针对客户或者员工的一些机构的，或者产品等等专项的治，抽取一部分数据范围，对它进行专项治理，这种治理目标明确，范围明确，周期也很明确，第三个用数据驱动，由点及面，完全由业务驱动，收集问题，制定解决办法，再进行处理最后评估效果，积累经验。
以上就是2023第九届数慧新年大讲堂2.17 下午场的精彩回顾，后续小编也会持续为大家分享，同时大家期待的嘉宾报告资料分享也正在紧锣密鼓地筹备中，届时也会通过“DIST上海数慧”公众号统一分享，敬请关注！
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