CDO试点优秀案例｜南京熊猫：基于数据驱动的协同研发体系及科研数字化管理平台
为深入贯彻国务院关于加快培育数据要素市场、工信部关于推动大数据产业发展的战略部署，落实《江苏省工业大数据发展实施意见》（苏工信数据【2020】661号），不断提高企业数据战略意识，推动企业构建数据驱动的管理体系和决策模式，在江苏建立起一支核心数字化高级人才队伍，激发数据要素潜力，江苏省工信厅自2021年6月起，在全省企业推行了首席数据官（即CDO）制度。南京熊猫信息产业有限公司成立于1998年，是南京熊猫电子股份有限公司全资子公司，江苏省高新技术企业，全球知名的智慧交通系统解决方案、设备及核心模块提供商，江苏省第一批首席数据官制度试点企业。南京熊猫积极构建和施行“首席数据官”制度，展开了深入的实践探索，在推动实施企业数据管理战略和数字化转型方面具有重要的示范意义。
本期：南京熊猫信息产业有限公司
首席数据官介绍：高申，中共党员，硕士，2010年于桂林电子科技大学计算机应用专业毕业，高级工程师，南京理工大学大学校外导师，长期从事现代数字城市和城市轨道交通研发管理工作。现为南京熊猫信息产业有限公司总工程师，数字城市研发中心总经理。
CDO制度建设背景和目标
为深入贯彻落实国务院关于加快培育数据要素市场和工信部关于推动大数据产业发展的战略部署，根据《江苏省工业大数据发展实施意见》（苏工信数据〔2020〕661 号）的文件精神，南京熊猫积极构建和施行“首席数据官”制度，促进“首席数据官”制度与各科研管理领域深度融合，探索“科技赋能，培育开放研发价值生态能力，构建数据驱动型协同研发体系，促进企业数字化转型创新应用提升”的新型研发创新管理路径。该路径主要构建了针对科研人才、项目、研发、试点和资源共享等方面的数据驱动型的协同研发体系，以虚拟化为核心管理思维方式、以数字化技术和互联网为核心工具、以数据要素为驱动力，全面提升南京熊猫整体研发管理绩效和效率。
CDO制度重点推进举措
做好产业布局顶层规划设计，建立协同研发体系规范
以“建立成熟的基于市场需求和核心技术及平台驱动的产品协同研发管理体系”为目标，着力提升对市场需求的精准识别能力、资源动态整合能力、全生命周期动态服务能力、全域数字化管理能力，构建以顶层规划为指导、以底层基础平台体系建设为保障的智慧产业整体布局顶层规划设计，如下图所示：
制定协同研发体系标准规范，以市场需求作为产品开发的牵引力，以核心技术和平台支撑作为产品开发的驱动力，以需求和资源的数据化为业务分析抓手，将技术研发与产品开发分离，将产品应用与解决方案规划分离，深度解耦影响研发效率提升的关键环节，构建基于数据驱动分析的解决方案-系统-产品-技术等多层次、松耦合的研发管理体系。
重视研发管理制度建设，实行矩阵型管理模式，融合使用了项目管理与职能管理。在项目管理上，构建数字化项目管理体系，根据研发工作及研发项目特点制定《研发项目全周期管理流程》，搭建科研数字化管理平台下的项目管理子系统，利用可视化技术多维度对项目进行监控管理，全方位实现数据赋能。在职能管理上制定《软件产品开发测试》、《软件测试发布流程》、《产品实施流程》、《硬件设计文件审批流程》等管理制度，利用各阶段的工作流程重点地抓技术成果输出的严谨性，实现科研成果在数据安全、成果准确上质与量的提升。
进行基础支撑平台建设，构建数字化协同研发共享资源池
公司以“云数赋能、智创未来”为创新应用主题，构建了“熊猫 125NT”的框架体系，其中包含 5 个共性技术公共开放平台。基于 125NT 体系下的共性技术公共开发平台，公司持续推进新一代信息技术为主的关键技术研发攻关和产业化平台建设，为科研成果快速产品化转化提供支撑力量和技术储备，加速赋能科研成果产品化转化和产业化。同时结合新型网络技术，加强云计算平台及网络基础设施建设，构建面向产业未来发展需要的高性能综合计算应用平台，打造机器算力资源；加快推动业务云化、管理数据化、产品研发智能高效协同的升级实践，构建“管理人员/研发人员/业务人员+具备面向具体业务的人工智能算法的服务器”的联合团队（人机交互团队模式），将人力资源和机器算力资源交互作用，产生人机交互资源。
进行协同研发工作流程再造，构建科研数字化管理平台
围绕科研管理数字化的整体需求，基于“四个一”的数字化转型应用体系，打造面向科研管理数字化转型的“一库一平台、一图一终端”：一套数据资源库指科研数据资源库；一套数字化管理平台指基于数据元件的科研管理信息化平台；一套数据可视化展示图指科研数据综合运营全景图；一个数字化应用终端指企业 APP-科技板块。各组成部分以模块化、服务化、接口化方式实现低耦合设计。
进行协同研发动态绩效评估，构建数字化研发态势分析
利用多种采集技术以及认知技术实现多种数字化痕迹的采集，描绘基于大量数据和痕迹的研发过程动态绩效特征，连接科技属性和人才属性，以研发数据驱动为要素，紧抓数字化转型，加大数据要素融合分析，打通管理、研发、营销相互独立的瓶颈，重构研发效率模型，激发提升研发创新能力。从数字化研发设计、动态研发流程分析、集成化/智能化研发设计、智能产品研发等向着综合集成、协同创新阶段的精益研发方向转移升级，以数据可视化分析方式，展现当前企业业务情况以及协同研发能力情况。
深化科技与人文结合，构建融合创新型数字研发团队
公司基于产业发展规划和业务拓展需要，构建多层次跨领域的综合性复用型核心人才梯队，以首席数据官为核心打造兼具深度学习能力和可持续发展能力的融合创新型数字团队。一方面，通过加强智慧产业、数字经济人才队伍建设，引进和培育突破数字经济关键技术、带动产业数字化转型的高层次领军人才，构建与企业产业发展相适应的数量充足、结构优化、布局合理、效益明显的融合创新型科技产业人才体系。另一方面，以示范性应用项目、政府引导申报型科技攻关项目为契机，以多种方式吸引和培养面向数字经济、智慧产业、现代数字城市等不同层次不同领域的科技领军人才、应用创新人才和业务模式创新人才队伍。同时通过校企合作、政企联合、专业技术培训等合作平台，培养高水平的数字人才队伍。
CDO制度建设成效
创新数字化协同机制，提升科研工作效率
通过整合内部科研管理信息资源，加以协同优化，不断提高科研管理工作准确率和管理效率，提升团队整体运行效率。通过管理流程、业务流程的线上化和机械性重复工作的自动化，促使科研管理人员职能重心向价值创造转移。依托数字化转型思路构建数字员工，模型化决策、全过程管控，提升工作效率，降低重复劳动带来人力资源浪费。
打造线上化移动化业务流程，提升科研管理实时性
利用线上化移动化提升信息反馈速度，管理人员可及时了解各环节运行状况，提升管理和运营的效率。传统的科研管理具有“事后、人工、被动”的特点，存在决策滞后的不足，科研管理平台可以对科研管理动态过程进行实时捕获，构建“事前、事中、智能、主动”的科研管理机制，有效改善科研管理信息传递的延迟、失真，提升管理实时性。
构建多维智能预测模型，支撑科研管理决策
通过风险要素识别、风险预警预判、风控模型分析、风控策略推荐，主动推送分析报告、充分预警风险及异常信息，逐步提升科研管理中及时、准确、高质量的监督与分析决策能力。
挖掘数据要素价值，驱动企业高质量发展
科研数字化管理平台基于中国电子数据治理体系，加工数据资源形成数据元件，进而实现“数据可用不可见”，是一次企业科研数字化转型应用实践的新突破，更好地发挥出科研数据作为关键要素对企业高质量发展的重要驱动作用。
研究数字技术应用逻辑，助力公司整体数字化转型
研究掌握数字化技术解决管理各领域问题的应用逻辑，将技术优势转化为数字化能力，为公司拓展整体数字化转型进行探索和尝试，为下一步其他领域数字化转型的实施积累经验。
来源：联盟秘书处
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江苏大数据联盟，是在江苏省工业和信息化厅的指导下，由省内从事大数据技术研究与产品研发、生产、推广、应用的企事业单位及社会团体按照“自愿、平等、合作”的原则发起成立的行业性、非营利性的联合体。
联盟围绕大数据技术链、产业创新链，构建产学研用生态圈，通过资源共享、协同行动和集成发展，推动大数据应用和产业发展，促进数据驱动的产业变革和模式创新，打造江苏大数据名片。
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