12月20日消息（水易）為充分認識數據資產的概念內涵、厘清數據價值釋放的實現途徑，12月20日-21日由中國信息通信研究院、中國通信標準化協(xié)會主辦，中國通信標準化協(xié)會大數據技術標準推進委員會承辦的2023數據資產管理大會在京召開。
會上，中國信通院云大所所長何寶宏介紹了數字治理的發(fā)展趨勢。他表示，數據作為新型生產要素，已快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各個環(huán)節(jié)，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式。國家政策層面，發(fā)布“數據二十條”，組建國家數據局，不斷加強數據相關戰(zhàn)略。
不過，只有通過對數據科學治理，數據在企業(yè)內部的流動才具有意義，不同維度的數據匯聚在一起，才能創(chuàng)造新的價值。數據治理的目的就是使數據可得、可用、好用，釋放數據價值，最終實現數據驅動的企業(yè)運營。
何寶宏介紹，近年來國家和行業(yè)陸續(xù)發(fā)布相關政策文件，鼓勵和指導企業(yè)開展數據管理工作?！洞髷祿a業(yè)發(fā)展十四五規(guī)劃》明確提出“加強數據‘高質量’治理”。金融、通信、制造、民航等行業(yè)管理機構也陸續(xù)發(fā)布政策文件，加強推動相關數據管理工作。
何寶宏表示，實踐來看，目前數據治理領域有六大趨勢。
一是國內數據管理方法論正在形成，DCMM（數據管理能力成熟度評估模型）評估在各行業(yè)逐漸普及。近年來，國家和地方將DCMM視為提升數據能力的核心抓手，出臺了大量政策推動DCMM貫標工作。企業(yè)的意識被喚醒，近兩年貫標企業(yè)數量直線上升，年均貫標數量超過千家，央國企是貫標主力軍，金融、通信、電力等行業(yè)數據管理水平較高。
二是數據管理與數據開發(fā)的融合正在進行，DataOps體系正當其時。DataOps通過對數據相關人員、工具、流程的重新組織，打破協(xié)作壁壘，構建集開發(fā)、治理、運營于一體的自動化數據流水線，不斷提高數據產品交付效率與質量，頭部的運營商、銀行已經開展相關實踐，相關標準體系建設正在路上。
三是數據編織（DataFabric）構建下一代數據架構，極大提升數據管理效率。數據編織通過增強數據目錄、數據虛擬化、主動元數據等技術，打造企業(yè)內邏輯統(tǒng)一的數據視圖和統(tǒng)一調度能力，實現無需搬運數據就能進行融合分析和利用，是大型企業(yè)實現統(tǒng)一數據管理、統(tǒng)一數據分析、統(tǒng)一數據應用的可能方向。
四是數據管理向資產管理躍遷，資產評估和資產運營理論框架進一步細化。數據資產管理圍繞數據的價值釋放，通過價值評估、資產運營以及對外數據流通來充分價值化數據的能力。面向資產評估，可以通過數據+場景方式推進價值評估；面向內部利用，需要構建數據資產運營體系。
五是面向人工智能的數據管理需求迫切，亟需構建面向AI的數據治理體系。生成式人工智能需要大量的高質量數據集，收集、清洗、打標這些數據集成為了核心議題，目前亟需構建面向AI的數據管理體系。此外大模型為結構化數據管理帶來了新的協(xié)助，可以通過AI來加速數據管理能力。
六是數據安全落地規(guī)模與深度逐漸加快，需要關注數據流通安全、人工智能數據安全以及數據安全運營等新的發(fā)展方向。企業(yè)內部都在開展數據安全風險評估、數據分類分級、數據安全治理體系建設工作，隨著數據要素市場建設，外部數據流通場景下的數據安全值得關注。人工智能催生了新的數據安全需求，需要構建大模型生命周期的數據安全體系。數據安全最終需要構建制度-技術-運營的良性循環(huán)，運營能力至關重要。
何寶宏表示，圍繞這六大趨勢，中國信通院云大所紛紛部署啟動了各項工作，包括牽頭的標準組織正在完善DataOps標準體系，提出具有普適性的數據資產運營框架，編寫《人工智能數據治理白皮書》，推出數據安全治理能力評估框架等。“這些工作離不開業(yè)界專家和企業(yè)的廣泛支持，也歡迎大家持續(xù)參與、關注。”
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