數據作為數字經濟時代新型生產要素,已成為汽車行業數字化轉型的核心資產。在智能化、數字化大潮下,只有對數據進行有效的、高質量的治理,才能更好地釋放數據價值,改進決策、縮減成本、降低風險,在汽車數字化競爭中贏得先機。
數據治理的概念
《GB/T 34960.5-2018信息技術服務 治理 第5部分:數據治理規范》中將數據治理定義為“數據資源及其應用過程中相關管控活動、績效和風險管理的集合”。數據治理的對象是組織的數據資產,即組織擁有和控制的、能夠產生效益的數據資源。重點是對數據的實用性、可用性、完整性和安全性進行整體管理,內容包括數據戰略、數據架構、數據標準、數據質量、數據安全等。
數據治理理論體系日臻成熟
數據治理最早起源于70年代末哈佛大學教授查理?諾蘭的信息化成熟度模型,用于解決數據庫廣泛建設過程中形成的數據孤島、數據過時、冗余、不一致問題。在隨后的幾十年中,相關理論和標準逐漸成型,國際上有DAMA數據管理知識體系(1.0、2.0)、CMMI-DMM數據管理成熟度模型、ISO38505-1/2數據治理標準,中國則有信標委制定的數據管理能力成熟度模型DCMM、數據治理規范和信通院編制的數據資產管理等系列白皮書。
圖1 國內外數據治理標準及研究成果
國家政策大力支持,數據治理面向各行業加快落地
隨著國家大數據戰略的深入實施,數據被明確為新型生產要素。國家各部委頻繁出臺相關政策,在推進國企數字化轉型、發展工業大數據與工業互聯網、深入大數據產業試點示范等重大工作部署中,均對數據治理體系建設和數據管理能力提升給予高度重視和大力支持,強調以DCMM貫標推廣為重點,推進數據標準研制、數據聯通共享、數據安全保護等具體工作。在行業實踐層面,金融、電力等行業數據治理進展迅速。如金融行業,銀保監會早在2018年已出臺《銀行業金融機構數據治理指引》,將數據治理提高到銀行常規管理的戰略高度,推動銀行數據治理工作進入常態化、持久化階段。伴隨數字化轉型的深入推進,電力、通信、工業等領域的數據治理能力建設將引發更大范圍的關注和重視。
圖2 數據治理支撐政策
中汽數據致力于打造汽車行業數據治理解決方案
作為全國首批、汽車行業首家通過DCMM數據管理能力成熟度評估的企業,中汽數據始終將數據作為核心資產,持續優化集工具、軟件、咨詢于一體的行業數據治理解決方案,助力汽車企業構建數據治理體系,強化數據資產管理能力,推動跨領域數據融合,促進數字化應用場景的協同創新與共同進步。
更多汽車行業數據治理研究成果,請查看下期內容。(文/數據技術應用室)
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