為充分認(rèn)識數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念內(nèi)涵、厘清數(shù)據(jù)價值釋放的實現(xiàn)途徑，近日，由中國信息通信研究院、中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會主辦，中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會承辦的2023數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理大會在京召開。

在大會主論壇上，中國信通院云大所所長何寶宏進(jìn)行了題為《數(shù)據(jù)治理發(fā)展趨勢》的演講。

以下為演講實錄

大家好，我是中國信息通信研究院何寶宏，很高興參加2023數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理大會，我今天報告的內(nèi)容是數(shù)據(jù)治理發(fā)展趨勢。

數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，已快速融入生產(chǎn)、分配、流通、消費和社會服務(wù)管理等各個環(huán)節(jié)，深刻改變著生產(chǎn)方式、生活方式和社會治理方式。國家層面，數(shù)據(jù)相關(guān)戰(zhàn)略布局不斷加強(qiáng)。

2022年 6 月 “數(shù)據(jù)二十條”發(fā)布，對數(shù)據(jù)要素未來的基礎(chǔ)制度建設(shè)做出了重要布局，提出要構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、交易流通、收益分配、安全治理等制度體系。其核心目的是提高數(shù)據(jù)要素供給數(shù)量和質(zhì)量，充分保障數(shù)據(jù)處理者使用數(shù)據(jù)和獲得收益的權(quán)利，充分實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素價值、促進(jìn)全體人民共享數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展紅利。

2023年10月，國家數(shù)據(jù)局正式掛牌成立，統(tǒng)籌推進(jìn)國家數(shù)據(jù)要素與數(shù)字中國戰(zhàn)略協(xié)同發(fā)展，核心任務(wù)一是推動數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度建設(shè)，發(fā)揮數(shù)據(jù)要素乘數(shù)效應(yīng)；二是推動數(shù)據(jù)資源整合與利用，充分激活數(shù)據(jù)要素潛能；三是統(tǒng)籌推動數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，持續(xù)繁榮數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)生態(tài)；四是推進(jìn)數(shù)字中國和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，做大做強(qiáng)做優(yōu)數(shù)字經(jīng)濟(jì)。

產(chǎn)業(yè)方面，近年來隨著通用人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，對于數(shù)據(jù)治理提出了新的需求。大規(guī)模、多樣化、高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是大模型建設(shè)的核心競爭力，Meta最新發(fā)布的大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集達(dá)到了4828GB，是5年前GPT-1數(shù)據(jù)集規(guī)模的一千倍。

吳恩達(dá)等科學(xué)家提出了以“數(shù)據(jù)為中心的人工智能”，希望通過系統(tǒng)性地改進(jìn)和增強(qiáng)數(shù)據(jù)集，從而提高人工智能模型的準(zhǔn)確性和可用性。然而面向人工智能的數(shù)據(jù)治理體系剛剛開始發(fā)展，仍面臨諸多挑戰(zhàn)，例如高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的獲取、數(shù)據(jù)集質(zhì)量的評價與提升、數(shù)據(jù)資源的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)、生成內(nèi)容的管理等。這些都對數(shù)據(jù)治理的技術(shù)和方法論提出了更高的要求。

從企業(yè)層面來看，數(shù)據(jù)是企業(yè)知行合一的核心要素。一方面數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)在數(shù)字世界的記憶，它的質(zhì)量、安全、連通性對業(yè)務(wù)本身至關(guān)重要。另一方面企業(yè)通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，將業(yè)務(wù)沉淀的數(shù)據(jù)加工成為信息、知識甚至是智慧，以輔助提升企業(yè)的決策能力，驅(qū)動下一輪的經(jīng)營行為。

經(jīng)過多年發(fā)展，一些頭部機(jī)構(gòu)基本實現(xiàn)了業(yè)務(wù)在線化，積累了大量的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在最迫切的命題就是如何構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的能力，讓自動化的決策能力和數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化深入到企業(yè)的每個角落，以形成企業(yè)新的競爭優(yōu)勢。

數(shù)據(jù)治理的目的是數(shù)據(jù)的可得、可用、好用，釋放數(shù)據(jù)價值，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)運營。只有通過對數(shù)據(jù)科學(xué)治理，數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部的流動才具有意義，不同維度的數(shù)據(jù)匯聚在一起，才能創(chuàng)造新的價值。

近年來國家和行業(yè)陸續(xù)發(fā)布相關(guān)政策文件，鼓勵和指導(dǎo)企業(yè)開展數(shù)據(jù)管理工作。《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展十四五規(guī)劃》明確提出“加強(qiáng)數(shù)據(jù)“高質(zhì)量”治理”，《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》要求金融機(jī)構(gòu)“建立協(xié)調(diào)一致、涵蓋數(shù)據(jù)全生命周期的數(shù)據(jù)治理體系”，通信、制造、民航等行業(yè)管理機(jī)構(gòu)也陸續(xù)發(fā)布政策文件，加強(qiáng)推動本行業(yè)數(shù)據(jù)管理工作。

2020年起中國電子聯(lián)合會牽頭數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估貫標(biāo)工作，經(jīng)過4年的推廣，DCMM已經(jīng)成為了國內(nèi)數(shù)據(jù)治理的方法論。2023年DCMM貫標(biāo)企業(yè)量增加108%，由上年度的9個細(xì)分領(lǐng)域增加到近20個細(xì)分領(lǐng)域，其中通信業(yè)、銀行業(yè)、電力業(yè)數(shù)據(jù)管理能力相對領(lǐng)先。

頭部企業(yè)的數(shù)據(jù)管理工作已進(jìn)入深水區(qū)，企業(yè)數(shù)據(jù)管理呈現(xiàn)4大趨勢。一是大量企業(yè)開始成立專職團(tuán)隊，增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理執(zhí)行效率；二是發(fā)布獨立數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，推動數(shù)據(jù)管理精準(zhǔn)開展；三是開展專項行動，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)供給質(zhì)量。四是建立統(tǒng)一技術(shù)平臺，消除協(xié)同難點。

接下來我將分享數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域的六個趨勢，

數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)開發(fā)的融合在加速，新的數(shù)據(jù)開發(fā)范式正在形成。數(shù)據(jù)開發(fā)能力是企業(yè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)力的核心，大型銀行、大型運營商已經(jīng)構(gòu)建了較為強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理體系，但仍然存在數(shù)據(jù)需求不暢通、開發(fā)治理兩張皮、數(shù)據(jù)開發(fā)效率低、跨域協(xié)同難推進(jìn)等問題。

DataOps是數(shù)據(jù)開發(fā)的一種新范式，最早由IBM和Gartner提出，中國信通院在逐步推動DataOps理念在國內(nèi)的實踐。DataOps是一種敏捷數(shù)據(jù)開發(fā)的理念，通過對數(shù)據(jù)相關(guān)人員、工具和流程的重新組織，打破協(xié)作壁壘，構(gòu)建集開發(fā)、治理、運營于一體的自動化數(shù)據(jù)流水線，不斷提高數(shù)據(jù)產(chǎn)品交付效率與質(zhì)量。為指導(dǎo)企業(yè)開展DataOps工作，信通院牽頭定義了DataOps能力框架，將DataOps的流水線分為四個域，分別是研發(fā)、交付、運維和價值。DataOps體系的運轉(zhuǎn)還需要三個關(guān)鍵的保障職能，分別是組織管理、系統(tǒng)工具和安全管控。

由信通院牽頭的標(biāo)準(zhǔn)組織正在完善DataOps標(biāo)準(zhǔn)體系， 2022 年底標(biāo)準(zhǔn)組完成了數(shù)據(jù)研發(fā)管理的標(biāo)準(zhǔn)，并在農(nóng)行、工行、浙江移動、江蘇移動等領(lǐng)先機(jī)構(gòu)進(jìn)行了評估驗證；今年標(biāo)準(zhǔn)組發(fā)布了《DataOps實踐指南1.0》，已經(jīng)完成了系統(tǒng)工具的標(biāo)準(zhǔn)化工作，將啟動交付、運維兩個標(biāo)準(zhǔn)的制定；2024 年將進(jìn)一步完善標(biāo)準(zhǔn)體系，持續(xù)推動DataOps理念在國內(nèi)落地。

大型機(jī)構(gòu)正面臨數(shù)據(jù)統(tǒng)一納管的難題。由于大型機(jī)構(gòu)分支機(jī)構(gòu)多、業(yè)務(wù)體系龐雜、數(shù)據(jù)平臺建設(shè)缺乏統(tǒng)一規(guī)劃，導(dǎo)致無法在集團(tuán)層面形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用視圖，集團(tuán)內(nèi)數(shù)據(jù)共享和流通的成本較高，難以整體激活數(shù)據(jù)的價值。有部分大型機(jī)構(gòu)嘗試通過統(tǒng)一物理基礎(chǔ)設(shè)施來解決這一問題，這種模式依賴于高層強(qiáng)有力的推動力，且成本和代價較大。

數(shù)據(jù)編織（DataFabric）是一種新崛起的數(shù)據(jù)管理概念，目的是實現(xiàn)一種靈活的、可重用的數(shù)據(jù)集成方法和服務(wù)，從而能夠跨多平臺支持不同的數(shù)據(jù)操作和分析任務(wù)。核心思路是通過增強(qiáng)數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)虛擬化、主動元數(shù)據(jù)等技術(shù)，將大型機(jī)構(gòu)內(nèi)多個數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行邏輯集中管理，避免物理集中帶來的重復(fù)建設(shè)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在大型機(jī)構(gòu)內(nèi)的統(tǒng)一納管、充分共享、融合分析與應(yīng)用。國內(nèi)外已經(jīng)有一批企業(yè)開始提供數(shù)據(jù)編織的解決方案，信通院牽頭的標(biāo)準(zhǔn)組織已經(jīng)啟動數(shù)據(jù)編織的研究和標(biāo)準(zhǔn)化工作，明年將發(fā)布相關(guān)的研究成果。

信通院在2017年發(fā)布的《數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理實踐白皮書1.0》中提出了數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的概念，試圖建立一種新的理念，即要面向數(shù)據(jù)價值開展數(shù)據(jù)的管理工作，經(jīng)過6年的時間迭代，白皮書已經(jīng)更新到了6.0，成為了國內(nèi)開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理比較權(quán)威的理論框架。白皮書將數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理分為數(shù)據(jù)資源化和數(shù)據(jù)資產(chǎn)化兩個階段。其中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化涉及數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值、數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營、數(shù)據(jù)資產(chǎn)流通三大核心活動，主要目的是擴(kuò)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用范圍，顯性化數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值收益。

為了讓業(yè)務(wù)團(tuán)隊更好的理解數(shù)據(jù)資產(chǎn)、使用數(shù)據(jù)，需要對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行運營，持續(xù)地推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值釋放。信通院聯(lián)合30家企業(yè)，提出具有普適性的數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營框架，定義了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的規(guī)劃、識別、應(yīng)用、推廣、優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，包括8大能力域、22個能力項和200余條能力要求，以解決企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)摸不清、數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營能力差、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值難發(fā)揮等問題。

2023年8月，財政部正式發(fā)布《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會計處理暫行規(guī)定》，并于2024年1月1日開始施行，指出現(xiàn)階段數(shù)據(jù)資源會計處理應(yīng)當(dāng)按照企業(yè)會計準(zhǔn)則相關(guān)規(guī)定執(zhí)行。但是從數(shù)據(jù)資源到可以入表的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，中間還有很多的難點需要一一擊破，特別是從價值評估的角度，質(zhì)量因素、應(yīng)用因素、成本因素和法律因素都會對結(jié)果形成關(guān)鍵的影響。

關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值，業(yè)界有很多探索，但還都是停留在方法論層面。我們認(rèn)為企業(yè)圍繞數(shù)字化場景來進(jìn)行非貨幣化的價值評估是比較現(xiàn)實的，在非貨幣化評估的基礎(chǔ)上，未來可以進(jìn)行貨幣化的轉(zhuǎn)化。當(dāng)前我們正在和一些頭部央國企、銀行，圍繞企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用場景開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值落地實踐，制定了七大估值步驟和詳細(xì)的實施方案，預(yù)計明年年初將產(chǎn)出首個比較細(xì)粒度的估值實踐，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表做好前期準(zhǔn)備。

通用人工智能的發(fā)展，使得數(shù)據(jù)與算法的邊界更加模糊，數(shù)據(jù)嵌入到了模型的生成中，數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全直接影響模型結(jié)果。然而面向人工智能的數(shù)據(jù)治理面臨諸多挑戰(zhàn)，需要關(guān)注三個方面的問題：

一是方法論缺失，目前，面向人工智能數(shù)據(jù)治理的方法剛剛開始，尚未形成類似DAMA、DGI等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理的框架，相關(guān)的技術(shù)工具也不成熟，亟需從理論框架、技術(shù)工具、產(chǎn)業(yè)實踐等方面構(gòu)建體系；二是數(shù)據(jù)集質(zhì)量評價體系不完善，面向人工智能訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集質(zhì)量評價體系不同于傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，除了六性原則，還需要考慮代表性、可追溯性等維度，同時還得兼顧公平性、非歧視性等因素，需要量身定制的工程化能力；三是數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的挑戰(zhàn)，大模型生成過程中涉及大量安全問題和隱私問題，包括知識侵權(quán)、個人信息的違規(guī)收集、數(shù)據(jù)不安全傳輸、數(shù)據(jù)惡意篡改等內(nèi)容，如何在模型生產(chǎn)、使用、運營整個全生命周期建立起數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)能力，需要進(jìn)一步探索。

目前，中國信通院正在積極探索推進(jìn)人工智能數(shù)據(jù)治理的發(fā)展。由中國信通院牽頭，聯(lián)合30多家企業(yè)，已啟動編寫《人工智能數(shù)據(jù)治理白皮書》，面向人工智能數(shù)據(jù)治理的核心問題，總結(jié)方法論和實踐體系，幫助企業(yè)構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)治理能力。人工智能數(shù)據(jù)安全風(fēng)險評價標(biāo)準(zhǔn)也正在制定過程中，旨在指導(dǎo)企業(yè)管理好自身數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)泄露，保護(hù)好用戶隱私。此外，面向高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，我們將推進(jìn)可信數(shù)據(jù)集流通及質(zhì)量評價方法的標(biāo)準(zhǔn)制定，定義數(shù)據(jù)質(zhì)量評價維度和評價方法，形成數(shù)據(jù)工程化的方法。

隨著數(shù)據(jù)資源整合共享與開發(fā)利用進(jìn)程加快，數(shù)據(jù)安全進(jìn)入了流通安全的深水區(qū)，組織機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)資源將逐漸由在組織“內(nèi)”流通向在組織“外”流通演進(jìn)。流通環(huán)節(jié)責(zé)任主體增多，流通頻次和范圍逐步增加，數(shù)據(jù)安全的風(fēng)險暴露面也隨之增加，需要面向責(zé)任主體和流通環(huán)節(jié)設(shè)計更細(xì)致的數(shù)據(jù)安全責(zé)任劃分。

其次，人工智能技術(shù)快速應(yīng)用于各行業(yè)場景，在驅(qū)動數(shù)據(jù)分類分級、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險監(jiān)測等數(shù)據(jù)安全治理工作向智能化、高效化、精準(zhǔn)化方向演進(jìn)的同時，也帶來了新的數(shù)據(jù)安全問題。

第三，隨著數(shù)據(jù)生態(tài)日益復(fù)雜，各種數(shù)據(jù)角色陸續(xù)進(jìn)場，安全風(fēng)險愈演愈烈，安全能力運營愈發(fā)關(guān)鍵。數(shù)據(jù)安全運營能力的構(gòu)建能夠打破各組織既有數(shù)據(jù)安全產(chǎn)品間的壁壘，實現(xiàn)策略的有效整合，是提升數(shù)據(jù)安全工作成效的關(guān)鍵。

中國信通院持續(xù)研究數(shù)據(jù)安全治理與風(fēng)險防控體系，推出數(shù)據(jù)安全治理能力評估框架，這套評估框架不僅定義了數(shù)據(jù)安全治理的概念和細(xì)則，同時也配套了相應(yīng)的能力建設(shè)的方法論，能夠指導(dǎo)企業(yè)了解自身數(shù)據(jù)安全治理現(xiàn)狀，評估差距，促進(jìn)企業(yè)開展能力建設(shè)。結(jié)合行業(yè)監(jiān)管要求，我們推出了面向金融、汽車等領(lǐng)域的評估專項，幫助企業(yè)以評促建，查缺補(bǔ)漏，提升數(shù)據(jù)安全治理能力。

總結(jié)來看，數(shù)據(jù)治理有六個大的發(fā)展趨勢：一是國內(nèi)數(shù)據(jù)管理方法論的正在形成，DCMM評估在各行業(yè)逐漸普及；二是數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)開發(fā)的融合正在進(jìn)行，DataOps體系正當(dāng)其時；三是數(shù)據(jù)編織構(gòu)建下一代數(shù)據(jù)架構(gòu)，極大提升數(shù)據(jù)管理效率；四是數(shù)據(jù)管理向資產(chǎn)管理躍遷，資產(chǎn)評估和資產(chǎn)運營理論框架進(jìn)一步細(xì)化；五是面向人工智能的數(shù)據(jù)管理需求迫切，亟需構(gòu)建面向AI的數(shù)據(jù)治理體系；六是數(shù)據(jù)安全落地規(guī)模與深度逐漸加快，需要關(guān)注數(shù)據(jù)流通安全、人工智能數(shù)據(jù)安全以及數(shù)據(jù)安全運營等新的發(fā)展方向。