趨勢(shì)一：業(yè)務(wù)牽引的精細(xì)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(tái)工具開始，認(rèn)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(jī)制，技術(shù)部門難以單方面推動(dòng)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(diǎn)、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(dǎo)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(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。但在各項(xiàng)治理工作推行并取得成果后，數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)又開始面臨工作的價(jià)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?cái)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量等管理能力的建設(shè)，在實(shí)踐中往往是全面展開，缺少對(duì)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(gè)業(yè)務(wù)部門、多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及多個(gè)相關(guān)供應(yīng)商，而元數(shù)據(jù)梳理又是一項(xiàng)細(xì)致的工作，在有限的時(shí)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(jià)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(shí)到治理工作聚焦的重要性，而聚焦又包括兩個(gè)維度：一是業(yè)務(wù)聚焦，針對(duì)高層關(guān)注的數(shù)據(jù)應(yīng)用或當(dāng)前重點(diǎn)應(yīng)用建設(shè)項(xiàng)目，在應(yīng)用涉及的數(shù)據(jù)范圍內(nèi)開展精細(xì)化治理，投入小、見效快，可以在小范圍內(nèi)快速驗(yàn)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(fù)制推廣，形成適合自身的數(shù)據(jù)治理工作機(jī)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?cái)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；地產(chǎn)行業(yè)則關(guān)注項(xiàng)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(tái)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(duì)當(dāng)前工作做全面評(píng)估并針對(duì)性地在部分能力域進(jìn)行提升。

企業(yè)數(shù)據(jù)治理的這一需求趨勢(shì)，對(duì)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(shí)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(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。

趨勢(shì)二：數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)平臺(tái)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(jìn)的。除了早期實(shí)施ERP的企業(yè)會(huì)對(duì)主數(shù)據(jù)特別關(guān)注外，多數(shù)企業(yè)對(duì)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(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)等數(shù)據(jù)平臺(tái)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(shí)才暴露。

很多企業(yè)是在數(shù)據(jù)平臺(tái)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(tái)先建設(shè)、運(yùn)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(tuán)隊(duì)。數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)通常與平臺(tái)建設(shè)、數(shù)據(jù)運(yùn)營不是同一團(tuán)隊(duì)，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(tái)的建設(shè)和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)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(gè)方向：一是從平臺(tái)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(gè)方向發(fā)展出數(shù)據(jù)中臺(tái)，數(shù)據(jù)中臺(tái)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(gè)方向上，數(shù)據(jù)治理從早期的元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量發(fā)展為一個(gè)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(gè)方向殊途同歸。選擇數(shù)據(jù)中臺(tái)，將數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)與數(shù)據(jù)治理作為一個(gè)整體方案規(guī)劃和建設(shè)的模式正越來越流行。

趨勢(shì)三：人工智能技術(shù)與數(shù)據(jù)治理理念走向融合

當(dāng)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(chǎng)景。數(shù)據(jù)治理作為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字戰(zhàn)略的基礎(chǔ)，同時(shí)是人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)。以當(dāng)前大熱的技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)為例，大數(shù)據(jù)樣本是機(jī)器訓(xùn)練的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)治理為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用提供高質(zhì)量的合規(guī)數(shù)據(jù)。同時(shí)，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(fù)雜度以及系統(tǒng)架構(gòu)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，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(jìn)行探索。目前人工智能在數(shù)據(jù)治理場(chǎng)景中的主要應(yīng)用包括智能化元數(shù)據(jù)維護(hù)、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(jí)等。

總體來看，人工智能在數(shù)據(jù)治理場(chǎng)景中的應(yīng)用大多還在試驗(yàn)階段，準(zhǔn)確性是當(dāng)前影響實(shí)用化推廣的主要原因。以智能化元數(shù)據(jù)維護(hù)為例，機(jī)器通過訓(xùn)練使AI掌握企業(yè)的業(yè)務(wù)知識(shí)，再利用訓(xùn)練的業(yè)務(wù)知識(shí)自動(dòng)填充元數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)信息。然而，由于機(jī)器的填充無法保證百分百準(zhǔn)確，因此往往需要人工確認(rèn)、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(jī)器的準(zhǔn)確率問題，但其本質(zhì)是管理理念的問題。當(dāng)人工智能與人類都無法做到百分百準(zhǔn)確，人們更傾向相信人類，因?yàn)閷?duì)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(dòng)駕駛為例，雖然已經(jīng)有報(bào)告顯示自動(dòng)駕駛比人工駕駛更安全，但機(jī)器代替人類的駕駛依然需要一個(gè)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(cè)人工智能出錯(cuò)的原因；二是倫理、法律等問題：人工智能出了事故誰負(fù)責(zé)？緊急情況下是保護(hù)自己，保護(hù)對(duì)方，還是保護(hù)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(dāng)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(jìn)步和應(yīng)用實(shí)踐不斷積累的推動(dòng)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(shì)。

趨勢(shì)四：數(shù)據(jù)價(jià)值評(píng)估需求開始增長(zhǎng)

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(chǎng)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(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見》中指出：“提升社會(huì)數(shù)據(jù)資源價(jià)值。培育數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(chǎng)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(jìn)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(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、元數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)管理工作”“定期評(píng)估數(shù)據(jù)治理能力成熟度”“強(qiáng)化業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)建模，深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)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(chǎng)主要由各大數(shù)據(jù)資源交易平臺(tái)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(tái)，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(zhǎng)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(tái)。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估是量化數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的有效方式，推動(dòng)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(jī)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(chǎng)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(zé)任公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)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(jià)方法并給出相關(guān)費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)，為后續(xù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的高效流通做好準(zhǔn)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(shí)踐報(bào)告》，根據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)能否直接產(chǎn)生價(jià)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(fù)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(bào)表。

定價(jià)是市場(chǎng)交易的關(guān)鍵，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大潮下，無論政府、企業(yè)，都在積極探索并實(shí)踐數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估。

趨勢(shì)五：數(shù)據(jù)安全受到越來越多的關(guān)注

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)只有在流通中才能充分發(fā)揮其價(jià)值，而數(shù)據(jù)流動(dòng)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(gè)封閉的環(huán)境中，這種片面的做法只能理解為是一種簡(jiǎn)單的保證數(shù)據(jù)的“防竊取”，而當(dāng)下，數(shù)據(jù)共享是發(fā)展趨勢(shì)，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(shí)充分的將數(shù)據(jù)的“保密性”“完整性”和“可用性”這三個(gè)重要的數(shù)據(jù)指標(biāo)考慮進(jìn)去。

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

全國信息安全標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)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(biāo)準(zhǔn)。業(yè)內(nèi)基本對(duì)數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)，以及數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理、交換、銷毀全生命周期分級(jí)保護(hù)等觀點(diǎn)達(dá)成共識(shí)。目前法律和政策上對(duì)國家、公眾、個(gè)人數(shù)據(jù)安全的定義較為明確，但是對(duì)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(duì)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(shí)，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(duì)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(jìn)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(shí)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(chǎng)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(dāng)年稱為“公司數(shù)據(jù)治理的元年”。然而對(duì)數(shù)據(jù)治理人來說，每個(gè)時(shí)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。

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