数据治理是一个让数据，从混乱无序到规范有序的过程。
近日召开的中央全面深化改革委员会第二十六次会议，强调加快构建数据基础制度，在此数字经济时代浪潮下，数据上升为新的生产要素，要充分释放数据要素价值，发挥好数据在数字社会发展中的支撑作用，数据治理成为加快构建数据基础制度建设中的一个关键环节支撑。让数据治理在城市管理当中，发挥应有的价值。既要保证数据的稳定性和准确性，又要梳理和管理数据的基本信息、状态、关联关系，要清楚有哪些数据、从哪来到哪去，最终落在什么场景。
可以肯定，数据治理的水平越高越成熟，越能够保证政企跑赢数字时代。
1 数据治理是对业务的价值回归
经过多年发展，数据治理已经从政府行业、金融行业、能源行业延伸到制造、交通、建筑等行业，其价值和必要性逐渐被认可，应用前景越来越广泛，整体市场将迎来高速增长期，有研究预计到2023年我国数据治理市场规模将有望增长至186.50亿人民币。日前，IDC发布《中国数据治理市场份额，2021》报告显示：中国系统凭借PKS自主安全技术优势、全栈数据创新产品体系以及丰富的政企客户实践，位居数据治理平台市场份额第二。
中国系统助理总裁、数据中台业务部总经理冯进认为，数据治理市场的快速发展，源于数据基础制度对业务价值的回归。以政府行业为例，政府的驱动力来自于要进行业务创新，比如一网通办，一网统管，甚至提一网协同。所以，数据治理要去理解业务，同时也是打破政府各部门分而治之，过去老百姓多跑路问题的关键。所以“政务的数据治理就是流程的再造，服务和工作模式的高效创新。在这样的背景下，要将多部门的数据进行打通，让数据多跑路，这是我们帮助政府做数据治理的初衷。”冯进说。的确，随着数据治理的逐步深化，客户普遍意识到数据治理工作必须聚焦业务。数据治理也对数据治理服务商的业务理解能力，和定制化服务能力提出了更高的要求。如冯进所说，“我们要去分析政府侧数据的分布和特点。政务侧的数据治理，是以跨部门的数据应用为牵引，然后在数据的供应方和数据需求方之间不断的进行拉通。在拉通的过程中将共性的数据进行归集、治理、沉淀、应用。”而最终还是要把数据不断融合，在融合的过程中，形成共性的数据，基于此来提供一体化的数据治理能力和服务能力，将所有委办局的数据，融合成一个数据的服务中心，让每个参与者，既提供数据，又能够使用数据。”中国系统正是在诸多实践案例当中，不断去探索，并琢磨出一套行之有效的数据服务创新模式和能力模型。
2 方法论与落地实践的价值闭环
IDC分析指出，随着行业企业对于数据服务、数据价值的重视，传统的数据治理范畴在今天的大数据、智能化时代略显狭义，市场需要面向数据运营、数据智能的新的方法论。冯进也表示，“通过不断地深入业务，理解业务，并将数据治理与实际的业务相互印证，我们得出了几个重要的理念。”第一个，以应用为驱动。有应用作为牵引，就可以分析应用背后的数据逻辑是什么？数据需求是什么？数据标准与规范是什么？如何进行有效高效的数据治理？要提供什么样的数据服务来支撑应用？实际上，应用为驱动，本质上就是需求为驱动，理解了需求，就理解了业务，数据就能更高的发挥价值。第二个，应归尽归。以某省的数据治理案例当中，数据治理涉及到40多个厅局，一千多个业务系统，在如此多的系统中，要研究每个系统为什么要做？业务的流向是如何？政策依据是什么？系统里面有什么数据表？数据表里面有什么数据项？对有所有系统中的数据要做普查登记。第三个，谁提供谁负责。比如，谁挂载的数据目录，谁提供的数据资源及服务，用受方使用的过程中发现有什么问题等等。这就需要在跟用户的实践过程中，围绕其业务战略、数据分布的特点、数据使用的需求和治理需求，不断去充实数据与业务的关联与理解。冯进说，“通过这几个理念的不断迭代和升级，最后形成了在政务领域里面做数据治理，就只有几个字，共建、共治、共享、共用。”
当然，政企过去存在大量重复建设的案例，这是否能够按照中国系统总结的数据治理方法论层层推进呢？冯进表示，“首先要围绕客户的业务战略去思考，其拥有什么系统，拥有什么数据，同时遵从并挖掘客户的需求，获取数据带来何种价值。如果已经有了数据平台，先分析现有的平台的运行状况，是否能够支撑当下的应用。最后根据企业业务价值的大小，来定义对应的策略，是全面替代、双轨运行，还是逐步替代。”很明显，中国系统的方法论是非常开放的，柔和、行之有效的，对政企来说也会是平滑过渡的。
3 循序渐进，打好数据“基础”
当然罗马不是一天建成的，数据治理也绝非一朝一夕就可以做好，事有轻重缓急。对于很多行业客户来说，各自的数据基础不同，IT建设的环境迥异，阶段不一，要如何客观的走向数据治理？对此，冯进认为，数据治理最迫切的需求，首要还是要解决业务创新的问题。比如城市治理当中的一网通管，其表现出来最直接的场景就是抗疫，通过收集多点数据，实时掌握疫情防控的态势，这就是典型的业务驱动。其次，是政策驱动，比如说有需求，要快速部署系统，把数据拉通，把数据服务门户构建起来，支撑应用，满足国考和省考的要求。因此，要从数据管理和价值呈现的维度，作为数据治理的一个驱动点和着力点。当面对需求层次不同的客户，中国系统要在需求满足的效率和数据管理的规范性上取得平衡，要确保整个数据体系保持健壮的运行，这需要组织架构，流程规范体系，考核体系的一脉承袭，才能够确保整个数据体系能够延续下去。如武汉卫健委构建了一个数据平台，这是国内第一个，实现了把全市所有三甲医院的病例数据和就诊数据进行抽取和打通的一个平台。基于数据的打通，武汉推出一个叫做数字卫士的产品，可以做到当外来人员进入武汉市后，通过身份证信息和人脸识别，即可将该人士的武汉健康码，以及所有的信息进行拉通和展现，为疫情的常态化防控起到关键作用。
这样的案例对中国系统来说，并不少见。实际上，中国系统多年的政企案例实践，已承接了大量数字城市的落地工作。目前，中国系统现代数字城市业务布局覆盖全国22个省份和86个地市，超50个地级市，面向政企数字化转型，提供丰富的产品、技术、服务及全栈创新解决方案。例如在四川德阳，中国系统助力德阳打造“全国城市数据治理工程”首批试点城市，融合政务、能源等数据变成“数据元件”进行流通使用，推动“政银企金融服务平台”和“电e能”等场景的落地实施，成为德阳数字经济持续健康发展的新引擎。
近两年，中国系统作为中国电子数据安全与数据要素化工程、行业数字化业务的主要推动者与践行者，以数据创新领域的产品科技型公司为定位，立足“制度+技术+市场”三位一体的总体实施架构，研发数据安全与数据要素化工程系统。并基于PKS自主安全技术推出飞瞰数据中台、飞思AI中台等全栈“数智”产品及服务体系，提供覆盖数据采集、治理、分析、流通、安全、应用的一体化数据治理工程解决方案，帮助政府及企业盘活数据，挖掘数据价值。我们知道，数据治理是实现智能驱动的基础，对政府和企业而言，成为一家智能的组织，是一个长期演变的路径，抓住数据治理的机会，打好数据的“基础”，对智能化方向势必事半功倍，也将助力政企客户加快并参与到构建数据基础制度建设浪潮之中，实现加快构建以数据为关键要素的数字经济发展。
