2020年是“十三五”規(guī)劃的收官之年、也是“十四五”規(guī)劃的謀劃之年，各行業(yè)紛紛圍繞“新基建”、“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”進(jìn)行全方位、戰(zhàn)略性布局。

2020年8月，國(guó)務(wù)院國(guó)資委在《關(guān)于加快推進(jìn)國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》中提出，要加速傳統(tǒng)企業(yè)全方位、全角度、全鏈條的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為改造提升傳統(tǒng)動(dòng)能、培育發(fā)展新動(dòng)能的重要手段。因此，傳統(tǒng)企業(yè)如何有效利用新技術(shù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，是擺在企業(yè)面前的一道生存題，也是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略目標(biāo)。

1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵及發(fā)展路徑

數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)是一種企業(yè)戰(zhàn)略，并非僅限于大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，而是根據(jù)企業(yè)自身實(shí)際情況，以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向、數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素相結(jié)合，利用新一代數(shù)字技術(shù)反向賦能業(yè)務(wù)、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)與服務(wù)創(chuàng)新。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)。2020年4月《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見》中，首次將數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，與土地、資本、勞動(dòng)力、技術(shù)等傳統(tǒng)要素一起，被納入到市場(chǎng)化配置的生產(chǎn)要素之中。

但數(shù)據(jù)要充當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)鍵的基礎(chǔ)性要素，需經(jīng)過數(shù)據(jù)價(jià)值化的轉(zhuǎn)換過程，在這一關(guān)鍵轉(zhuǎn)化過程中，數(shù)據(jù)治理是基礎(chǔ)，只有通過數(shù)據(jù)治理，打通企業(yè)內(nèi)部不同層級(jí)、不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)壁壘，全面提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用和管理決策、對(duì)外加強(qiáng)數(shù)據(jù)服務(wù)能力輸出，從而提升數(shù)據(jù)潛在價(jià)值向?qū)嶋H業(yè)務(wù)價(jià)值的轉(zhuǎn)化率。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為信息化、數(shù)字化和智能化三個(gè)階段逐步實(shí)現(xiàn)。

圖2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展路徑

01. 信息化

信息化的核心是以業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和重構(gòu)為基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)反映和記錄企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理全過程，將企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)過程固化到信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)線下業(yè)務(wù)線上化，從而提高工作效率。在信息化實(shí)現(xiàn)過程中，現(xiàn)實(shí)世界發(fā)生的業(yè)務(wù)活動(dòng)被抽象為各種對(duì)象、概念和事件的特征信息，主要以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形式被創(chuàng)建、記錄下來，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化。

02. 數(shù)字化

在數(shù)字化階段，實(shí)現(xiàn)了人與人、人與機(jī)器、機(jī)器與機(jī)器之間的互聯(lián)互通，從而形成一個(gè)全感知、全聯(lián)接的數(shù)字世界，其實(shí)質(zhì)是對(duì)信息化階段構(gòu)建的信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行技術(shù)升級(jí)，將原來的系統(tǒng)跟系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通，升級(jí)為人、機(jī)器之間的互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)，并產(chǎn)生海量的半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化以及機(jī)器數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)了典型的大數(shù)據(jù)“4V”特性。

03. 智能化

在“智能化”階段，將決策的主體由人逐漸向機(jī)器轉(zhuǎn)變，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)賦能實(shí)現(xiàn)由“人”決策，向戰(zhàn)術(shù)級(jí)決策部分自動(dòng)化、戰(zhàn)術(shù)級(jí)決策自動(dòng)化、戰(zhàn)略級(jí)決策部分自動(dòng)化逐漸演進(jìn)，自動(dòng)化決策能力向一線業(yè)務(wù)人員、一線小團(tuán)隊(duì)覆蓋，形成“大平臺(tái)、小前端、富生態(tài)”組織模式，真正實(shí)現(xiàn)“用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新”。

2）數(shù)據(jù)治理為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供基礎(chǔ)支撐

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，數(shù)據(jù)治理提供基礎(chǔ)性支撐，本文重點(diǎn)闡述數(shù)據(jù)治理對(duì)于數(shù)據(jù)湖、人工智能等數(shù)字化轉(zhuǎn)型兩個(gè)關(guān)鍵建設(shè)場(chǎng)景的支撐作用。

1、數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)湖避免成為“數(shù)據(jù)沼澤”的關(guān)鍵

數(shù)據(jù)湖(Data Lake)是數(shù)據(jù)集合而并非數(shù)據(jù)平臺(tái)，在這一數(shù)據(jù)集合基礎(chǔ)之上，采用Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)體系以構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚，并采用典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型設(shè)計(jì)模式 — ELT架構(gòu)模式，大規(guī)模捕獲各種新舊類型的多源異構(gòu)原始數(shù)據(jù)，并按需進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，形成多樣化應(yīng)用。

但是，數(shù)據(jù)湖的完美理念卻面臨著諸多問題，當(dāng)越來越多的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)接入數(shù)據(jù)湖中，如果缺少有效的方法跟蹤這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并對(duì)低質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效治理，則企業(yè)花費(fèi)巨資構(gòu)建的數(shù)據(jù)湖極有可能成為“數(shù)據(jù)沼澤”，數(shù)據(jù)無法訪問、難以檢索，成為只進(jìn)不出的 “數(shù)據(jù)黑洞”。

為避免數(shù)據(jù)湖淪為“數(shù)據(jù)沼澤”，須實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)目錄、標(biāo)準(zhǔn)、質(zhì)量、安全、共享的統(tǒng)一管理，開展相關(guān)的數(shù)據(jù)治理活動(dòng)：

構(gòu)建數(shù)據(jù)資源目錄：

基于元數(shù)據(jù)信息，為數(shù)據(jù)湖構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)資源目錄，對(duì)入湖數(shù)據(jù)進(jìn)行編目分類、建立索引，以便迅速查找、定位、獲取所需數(shù)據(jù)資源；

數(shù)據(jù)全鏈分析：

基于元數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)血緣分析和影響分析，構(gòu)建數(shù)據(jù)全維關(guān)系圖譜，對(duì)數(shù)據(jù)流向從源頭到目的地之間追蹤信息的可視化表示，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)資源流轉(zhuǎn)的清晰掌握和數(shù)據(jù)流通全流程的監(jiān)控；

建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)：

建立數(shù)據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義規(guī)范，明確數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的適用范圍；面向湖內(nèi)全量數(shù)據(jù)，建立企業(yè)統(tǒng)一業(yè)務(wù)術(shù)語庫；

提升數(shù)據(jù)質(zhì)量：

根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則，通過質(zhì)量工具配置規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量定期排查、清洗，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量；并建立面向企業(yè)內(nèi)部單位、源系統(tǒng)項(xiàng)目組的數(shù)據(jù)質(zhì)量閉環(huán)管理機(jī)制；

數(shù)據(jù)安全保障：

基于數(shù)據(jù)資源目錄，劃分?jǐn)?shù)據(jù)安全等級(jí)和共享類型，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行用戶角色的訪問控制、身份驗(yàn)證、授權(quán)，數(shù)據(jù)脫敏規(guī)則設(shè)計(jì)以及靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)加密，以提高數(shù)據(jù)湖的安全與隱私性。

2、數(shù)據(jù)治理是人工智能的基石

人工智能分為基礎(chǔ)資源支撐、人工智能技術(shù)和人工智能應(yīng)用三個(gè)層面：基礎(chǔ)資源支撐層主要解決“算力”和數(shù)據(jù)“底座”問題；人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)主要分為感知智能和認(rèn)知智能兩個(gè)階段，在感知智能階段，主要通過傳感器、探測(cè)儀等獲取視頻、語音、圖像等數(shù)據(jù)資源，基于感知器獲取的數(shù)據(jù)資源、結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練出感知模型，如人臉識(shí)別技術(shù)；在認(rèn)知智能階段，主要通過自然語言處理NPL、知識(shí)圖譜等技術(shù)，挖掘出數(shù)據(jù)所隱含的關(guān)聯(lián)關(guān)系、業(yè)務(wù)邏輯、規(guī)律等認(rèn)知知識(shí)，為人工智能應(yīng)用場(chǎng)景奠定知識(shí)基礎(chǔ)。人工智能應(yīng)用場(chǎng)景是以AI應(yīng)用需求為驅(qū)動(dòng)、選擇適當(dāng)?shù)腁I技術(shù)進(jìn)行落地實(shí)現(xiàn)，通過滿足應(yīng)用需求直接產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。

在AI時(shí)代，數(shù)據(jù)不再是程序代碼的附屬品，數(shù)據(jù)已本質(zhì)上成為構(gòu)建算法的源代碼，以及產(chǎn)生算法結(jié)果的核心驅(qū)動(dòng)，基于大量數(shù)據(jù)、通過“自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)”算法“訓(xùn)練”出算法，因此，數(shù)據(jù)質(zhì)量“好壞”，決定了算法的優(yōu)劣性和健壯性；此外，數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)安全等也是在開展人工智能工作時(shí)需要考慮的因素。數(shù)據(jù)治理在人工智能工作中能夠發(fā)揮以下關(guān)鍵作用：

制度流程保證：

在人工智能開展過程中，聯(lián)合數(shù)據(jù)治理組織制定、發(fā)布，配合人工智能技術(shù)研發(fā)開展的制度、流程和規(guī)范，明確企業(yè)內(nèi)部各部門、各項(xiàng)目組（AI項(xiàng)目組、數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目、數(shù)據(jù)平臺(tái)項(xiàng)目組及業(yè)務(wù)系統(tǒng)項(xiàng)目組等）的責(zé)任分工；

資源協(xié)調(diào)：

通過數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)協(xié)助協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)資源，數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)清晰地掌握數(shù)據(jù)資源的存儲(chǔ)位置、歸口管理部門，并能夠推動(dòng)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)資源共享，協(xié)助人工智能團(tuán)隊(duì)快速獲取所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源；

高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入：

數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)按照AI團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)質(zhì)量需要及業(yè)務(wù)規(guī)則，對(duì)輸入的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)，按需出具數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估報(bào)告，給出數(shù)據(jù)質(zhì)量健康度得分，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，并快速制定數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)方案：

保障數(shù)據(jù)安全：

人工智能工作開展過程中，需采取一系列的數(shù)據(jù)安全防護(hù)手段，如隱私數(shù)據(jù)的合規(guī)性確認(rèn)與檢查、敏感數(shù)據(jù)的脫敏處理、安全訪問控制、防泄露等措施。為AI應(yīng)用成果的數(shù)據(jù)安全性、合規(guī)性奠定基礎(chǔ)。

3）企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)治理整體解決方案

安永推出了企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)治理整體解決方案，開展“一站式”全局?jǐn)?shù)據(jù)治理，從數(shù)據(jù)資源盤點(diǎn)、目錄構(gòu)建、標(biāo)準(zhǔn)制定、質(zhì)量提升、安全管理到數(shù)據(jù)共享、應(yīng)用，覆蓋數(shù)據(jù)治理各個(gè)職能域，協(xié)助搭建數(shù)據(jù)治理體系，指導(dǎo)企業(yè)范圍內(nèi)各專項(xiàng)治理活動(dòng)。

01. 數(shù)據(jù)治理專業(yè)能力建設(shè)

數(shù)據(jù)治理專業(yè)能力是企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)治理解決方案的核心要素，涵蓋數(shù)據(jù)資源目錄、數(shù)據(jù)架構(gòu)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)共享與應(yīng)用管理等多個(gè)能力維度。應(yīng)用知識(shí)圖譜、微服務(wù)、元數(shù)據(jù)采集、自然語言處理、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，智能化梳理企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，規(guī)范系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型，支撐數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)同變更，控制細(xì)粒度敏感信息，為全企業(yè)提供深層數(shù)據(jù)價(jià)值。

02. 數(shù)據(jù)治理平臺(tái)建設(shè)

安永已形成一整套從數(shù)據(jù)治理咨詢、需求轉(zhuǎn)換、原型設(shè)計(jì)到平臺(tái)實(shí)施的建設(shè)方法，將企業(yè)按需定制構(gòu)建的數(shù)據(jù)治理專業(yè)能力快速轉(zhuǎn)換為平臺(tái)建設(shè)需求，并將數(shù)據(jù)治理過程中產(chǎn)生的治理成果通過平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一承載和管理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的全景化、可視化展示，同時(shí)為用戶提供數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估、數(shù)據(jù)架構(gòu)評(píng)估、數(shù)據(jù)能力評(píng)估、智能檢索等多樣化服務(wù)。

03. 數(shù)據(jù)治理工作機(jī)制建設(shè)

數(shù)據(jù)治理工作需要企業(yè)各部門共同參與，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)各方資源。首先，需要建立常態(tài)化的數(shù)據(jù)治理組織機(jī)構(gòu)，共同推進(jìn)數(shù)據(jù)治理工作。其次，需要建立數(shù)據(jù)認(rèn)責(zé)機(jī)制，解決普遍存在的“橫向不到邊、縱向不到底”的突出問題。同時(shí)，高效率的管理流程也是企業(yè)治理強(qiáng)有力的推動(dòng)因素。最后，需要建立數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)機(jī)制，以保證數(shù)據(jù)治理各項(xiàng)工作有效開展。

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