數(shù)據(jù)治理是釋放數(shù)據(jù)要素價值、推動數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展的前提與基礎(chǔ)。經(jīng)過多年發(fā)展，我國數(shù)據(jù)治理在政務(wù)、金融、通信、電力、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域已經(jīng)逐步深化落地。進入2022年，數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)新老玩家全面入局，新挑戰(zhàn)與老問題共同推動數(shù)據(jù)治理實踐向前發(fā)展的趨勢。

趨勢一：業(yè)務(wù)牽引的精細化治理成為主流

早期開展數(shù)據(jù)治理的企業(yè)往往從建設(shè)數(shù)據(jù)治理平臺工具開始，認為數(shù)據(jù)問題是技術(shù)問題，可以通過純技術(shù)手段解決。但由于缺少業(yè)務(wù)部門的參與，缺少相關(guān)流程、規(guī)范和機制，技術(shù)部門難以單方面推動數(shù)據(jù)治理工作。隨著DMBOK、DCMM等理念框架的建立和推廣，數(shù)據(jù)治理的組織、制度、流程、規(guī)范等受到重視，企業(yè)開始將咨詢引入數(shù)據(jù)治理體系，結(jié)合企業(yè)自身的業(yè)務(wù)特點、組織架構(gòu)、數(shù)據(jù)管理現(xiàn)狀等做整體的規(guī)劃。在完整的體系指導下，數(shù)據(jù)治理工作得到不同程度的落地，并在部分領(lǐng)域獲得較好的實踐經(jīng)驗。但在各項治理工作推行并取得成果后，數(shù)據(jù)治理團隊又開始面臨工作的價值問題。

基于理論體系、方法論規(guī)劃開展的數(shù)據(jù)治理在執(zhí)行上著重數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)質(zhì)量等管理能力的建設(shè)，在實踐中往往是全面展開，缺少對業(yè)務(wù)的關(guān)注。以元數(shù)據(jù)為例，全業(yè)務(wù)域的元數(shù)據(jù)梳理涉及多個業(yè)務(wù)部門、多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及多個相關(guān)供應(yīng)商，而元數(shù)據(jù)梳理又是一項細致的工作，在有限的時間范圍內(nèi)，要協(xié)調(diào)多方梳理元數(shù)據(jù)，不但投入的成本大，而且質(zhì)量難以保證，價值收益不明顯。

隨著企業(yè)數(shù)據(jù)治理的逐步深化，企業(yè)普遍意識到治理工作聚焦的重要性，而聚焦又包括兩個維度：一是業(yè)務(wù)聚焦，針對高層關(guān)注的數(shù)據(jù)應(yīng)用或當前重點應(yīng)用建設(shè)項目，在應(yīng)用涉及的數(shù)據(jù)范圍內(nèi)開展精細化治理，投入小、見效快，可以在小范圍內(nèi)快速驗證和迭代數(shù)據(jù)治理相關(guān)的方法、流程、規(guī)范，然后再復制推廣，形成適合自身的數(shù)據(jù)治理工作機制。二是在治理能力方面聚集，不同行業(yè)，不同階段的企業(yè)開始關(guān)注適用于自身的數(shù)據(jù)治理發(fā)展路徑。如金融業(yè)注重數(shù)據(jù)標準化;地產(chǎn)行業(yè)則關(guān)注項目、樓棟等主數(shù)據(jù)的拉通;處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期的企業(yè)需要在平臺建設(shè)起步前做整體的規(guī)劃，提升階段的企業(yè)則更適合對當前工作做全面評估并針對性地在部分能力域進行提升。

企業(yè)數(shù)據(jù)治理的這一需求趨勢，對數(shù)據(jù)治理服務(wù)商的方案能力提出了更高的要求，一套方案走天下的時代已一去不返。與企業(yè)共同探討，不斷追求落地、創(chuàng)新成為未來數(shù)據(jù)治理服務(wù)商競爭力的關(guān)鍵。

趨勢二：數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)平臺一體化建設(shè)

數(shù)據(jù)治理工作是隨著數(shù)據(jù)應(yīng)用的深化而逐步推進的。除了早期實施ERP的企業(yè)會對主數(shù)據(jù)特別關(guān)注外，多數(shù)企業(yè)對數(shù)據(jù)治理的需求源于BI分析或數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)中臺等數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)。數(shù)據(jù)問題可能早就存在，但在數(shù)據(jù)集成、共享、關(guān)聯(lián)分析和應(yīng)用時才暴露。

很多企業(yè)是在數(shù)據(jù)平臺建設(shè)后才開展數(shù)據(jù)治理，其模式可以稱為“外掛”式的數(shù)據(jù)治理。平臺先建設(shè)、運營，遇到數(shù)據(jù)問題，再成立或?qū)ふ业谌綌?shù)據(jù)治理服務(wù)團隊。數(shù)據(jù)治理團隊通常與平臺建設(shè)、數(shù)據(jù)運營不是同一團隊，在其中扮演監(jiān)管者的角色，無法深度融入到數(shù)據(jù)開發(fā)、服務(wù)等環(huán)節(jié)，一定程度阻礙了數(shù)據(jù)治理工作落地。

數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)和運維團隊則是數(shù)據(jù)治理需求的最迫切人群，這些人數(shù)據(jù)問題的思路又分為了兩個方向：一是從平臺架構(gòu)、技術(shù)方面思考解決方法，二是從數(shù)據(jù)治理中尋求解決方法。第一個方向發(fā)展出數(shù)據(jù)中臺，數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、統(tǒng)一元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)超市與數(shù)據(jù)治理不謀而合。第二個方向上，數(shù)據(jù)治理從早期的元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)質(zhì)量發(fā)展為一個包含數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)生命周期的完整體系。最終兩個方向殊途同歸。選擇數(shù)據(jù)中臺，將數(shù)據(jù)平臺建設(shè)與數(shù)據(jù)治理作為一個整體方案規(guī)劃和建設(shè)的模式正越來越流行。

趨勢三：人工智能技術(shù)與數(shù)據(jù)治理理念走向融合

當前，不同的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域都在積極挖掘人工智能的應(yīng)用場景。數(shù)據(jù)治理作為企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字戰(zhàn)略的基礎(chǔ)，同時是人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)。以當前大熱的技術(shù)機器學習為例，大數(shù)據(jù)樣本是機器訓練的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)治理為機器學習技術(shù)的應(yīng)用提供高質(zhì)量的合規(guī)數(shù)據(jù)。同時，數(shù)據(jù)治理需要業(yè)務(wù)人員、技術(shù)人員與數(shù)據(jù)治理專業(yè)人員持續(xù)地協(xié)同工作，隨著數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)復雜度以及系統(tǒng)架構(gòu)的爆發(fā)式增長，企業(yè)需要越來越多地持續(xù)投入治理成本。

數(shù)據(jù)治理與人工智能的關(guān)系相輔相成，一些大型企業(yè)已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域進行探索。目前人工智能在數(shù)據(jù)治理場景中的主要應(yīng)用包括智能化元數(shù)據(jù)維護、智能化數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則生成、智能化數(shù)據(jù)安全分類分級等。

總體來看，人工智能在數(shù)據(jù)治理場景中的應(yīng)用大多還在試驗階段，準確性是當前影響實用化推廣的主要原因。以智能化元數(shù)據(jù)維護為例，機器通過訓練使AI掌握企業(yè)的業(yè)務(wù)知識，再利用訓練的業(yè)務(wù)知識自動填充元數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)信息。然而，由于機器的填充無法保證百分百準確，因此往往需要人工確認、調(diào)整，這部分工作依然需要巨大的工作量。

表面上看，這是機器的準確率問題，但其本質(zhì)是管理理念的問題。當人工智能與人類都無法做到百分百準確，人們更傾向相信人類，因為對于人，我們有一套非常成熟的管理手段。以大家最熟悉的自動駕駛為例，雖然已經(jīng)有報告顯示自動駕駛比人工駕駛更安全，但機器代替人類的駕駛依然需要一個緩慢的接受過程：一是多數(shù)人無法理解人工智能的工作原理，也無從分析和預(yù)測人工智能出錯的原因;二是倫理、法律等問題：人工智能出了事故誰負責?緊急情況下是保護自己，保護對方，還是保護第三方?這都是在倫理、法律上先要梳理清楚的問題;三是無法通過管理手段控制人工智能。

回到數(shù)據(jù)治理的智能化上，盡管當前人工智能的應(yīng)用已有一定成果，但仍是基于傳統(tǒng)管理思維的應(yīng)用。智能化的治理更多只是作為人類工作的一種參考，最終工作還是落到人的頭上。在人工智能技術(shù)不斷進步和應(yīng)用實踐不斷積累的推動下，未來數(shù)據(jù)治理體系和理念必然發(fā)生變化，兩者的融合是未來的趨勢。

趨勢四：數(shù)據(jù)價值評估需求開始增長

數(shù)據(jù)已成為國家戰(zhàn)略性資源，并作為新型生產(chǎn)要素寫入中央關(guān)于要素市場化配置的文件中。2020年3月中共中央國務(wù)院在《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中指出：“提升社會數(shù)據(jù)資源價值。培育數(shù)字經(jīng)濟新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式，支持構(gòu)建農(nóng)業(yè)、工業(yè)、交通、教育、安防、城市管理、公共資源交易等領(lǐng)域規(guī)范化數(shù)據(jù)開發(fā)利用的場景”。同年9月，國務(wù)院國資委辦公廳下發(fā)《關(guān)于加快推進國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》，要求各國有企業(yè)“明確數(shù)據(jù)歸口管理部門，加強數(shù)據(jù)標準化、元數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)管理工作”“定期評估數(shù)據(jù)治理能力成熟度”“強化業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)建模，深入挖掘數(shù)據(jù)價值，提升數(shù)據(jù)洞察能力”。

我國數(shù)據(jù)交易起步較晚，交易市場主要由各大數(shù)據(jù)資源交易平臺組成。2015年后我國開始重視數(shù)據(jù)交易并迅速成立了多家大數(shù)據(jù)交易平臺，包括北京國際大數(shù)據(jù)交易所、湖南大數(shù)據(jù)交易所、華中大數(shù)據(jù)交易所、上海數(shù)據(jù)交易所、貴州大數(shù)據(jù)交易所、長江大數(shù)據(jù)交易所、東湖大數(shù)據(jù)交易所和等。此外還有京東萬象、聚合數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)寶等數(shù)據(jù)交易平臺。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估是量化數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的有效方式，推動企業(yè)持續(xù)投入資源開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，為企業(yè)參與數(shù)據(jù)要素流通奠定基礎(chǔ)。目前，我國一些大型企業(yè)或金融機構(gòu)已率先在數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值領(lǐng)域開展研究。2021年1月，光大銀行發(fā)布《商業(yè)銀行數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值白皮書》，系統(tǒng)研究了商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值體系建設(shè)，提出了成本法、收益法、市場法等貨幣化估值方法。2021年3月，南方電網(wǎng)發(fā)布《中國南方電網(wǎng)有限責任公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價方法(試行)》，規(guī)定了公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基本特征、產(chǎn)品類型、成本構(gòu)成、定價方法并給出相關(guān)費用標準，為后續(xù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的高效流通做好準備。2021 年 10 月，浦發(fā)銀行發(fā)布《商業(yè)銀行數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系建設(shè)實踐報告》，根據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)能否直接產(chǎn)生價值，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類為基礎(chǔ)型數(shù)據(jù)資產(chǎn)和服務(wù)型數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并將數(shù)據(jù)資產(chǎn)寫入資產(chǎn)負債表、現(xiàn)金流量表和利潤表之外的第四張表—數(shù)據(jù)資產(chǎn)經(jīng)營報表。

定價是市場交易的關(guān)鍵，在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的大潮下，無論政府、企業(yè)，都在積極探索并實踐數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值評估。

趨勢五：數(shù)據(jù)安全受到越來越多的關(guān)注

在數(shù)字經(jīng)濟的應(yīng)用場景下，數(shù)據(jù)只有在流通中才能充分發(fā)揮其價值，而數(shù)據(jù)流動又必須以保障數(shù)據(jù)安全為前提。傳統(tǒng)的信息安全往往追求將數(shù)據(jù)放在一個封閉的環(huán)境中，這種片面的做法只能理解為是一種簡單的保證數(shù)據(jù)的“防竊取”，而當下，數(shù)據(jù)共享是發(fā)展趨勢，數(shù)據(jù)安全應(yīng)該包括防止數(shù)據(jù)被竊取、被濫用、被誤用，同時充分的將數(shù)據(jù)的“保密性”“完整性”和“可用性”這三個重要的數(shù)據(jù)指標考慮進去。

《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》的頒布和實施為規(guī)范數(shù)據(jù)處理活動、保障數(shù)據(jù)安全和個人、組織的合法權(quán)益奠定了法律基礎(chǔ)，同時也對組織的數(shù)據(jù)安全治理能力與個人信息保護能力提出了更高的要求。

全國信息安全標準化技術(shù)委員會等單位牽頭研究并發(fā)布了《GB/T 37937-2019 信息安全技術(shù) 大數(shù)據(jù)安全管理指南》《GB/T 37988-2019 信息安全技術(shù) 數(shù)據(jù)安全能力成熟度模型》等國家標準。業(yè)內(nèi)基本對數(shù)據(jù)安全分類分級，以及數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、處理、交換、銷毀全生命周期分級保護等觀點達成共識。目前法律和政策上對國家、公眾、個人數(shù)據(jù)安全的定義較為明確，但是對企業(yè)或其他法人組織數(shù)據(jù)權(quán)益的相關(guān)定義則相對較粗。

數(shù)據(jù)安全涉及法律、企業(yè)業(yè)務(wù)、技術(shù)等多領(lǐng)域的知識，目前多數(shù)組織的數(shù)據(jù)安全能力處于較為初步的階段，對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)流通的需求卻在逐步攀升。隨著越來越多的企業(yè)進入數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段，數(shù)據(jù)的安全合規(guī)問題越發(fā)突出和普遍。未來數(shù)據(jù)安全將受到越來越多的關(guān)注。

數(shù)據(jù)治理在中國發(fā)展不過十幾年時間，而最近十年間，數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)種類、處理數(shù)據(jù)的軟硬件技術(shù)條件、數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景都發(fā)生了巨大的變化。很多開展數(shù)據(jù)治理大規(guī)劃的企業(yè)，喜歡將當年稱為“公司數(shù)據(jù)治理的元年”。然而對數(shù)據(jù)治理人來說，每個時期都既有老問題，又有新挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)治理，年年都是元年。