原標題:釋放數據生產力,如何才能做到最優(yōu)解?
近年來,數據及其價值被社會各界廣泛討論,儼然成為最為熱門話題之一。
事實上,關于數據價值的這一波討論,看似偶然,其實必然。隨著產業(yè)互聯網的深入,以及《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中首次將數據寫入生產要素,傳統企業(yè)逐漸意識到數據形成資產化之后所帶來的巨大價值。
因此,如何釋放數據生產力就成為眾多企業(yè)數字化轉型中的一道必答題。如今,越來越多傳統企業(yè)著手構建數據資產體系,希望把數據“用起來”和“用好”。但這絕非易事,因為如今數據從生產到消費的鏈路愈發(fā)復雜,傳統的理念和方法論亟待突破。
如何才能打破局面?為此,網易數帆帶來了突破性的“數據治理與開發(fā)一體化”理念以及數據生產力模型,帶來了“人人用數據,時時用數據”的最優(yōu)解。
從“有數”到“用數”為何如此之難
不可否認,經過多年的“大數據”概念教育,很多行業(yè)如今都異常重視數據的采集,有些企業(yè)甚至都擁有龐大、且豐富的數據集,卻無法很好地實現數據驅動日常的決策、運營和創(chuàng)新。
造成這種局面的核心原因主要有三個方面。
- 首先,業(yè)務場景發(fā)生巨大改變,基于數據驅動的業(yè)務場景正在迅速興起,徹底改變了數據的使用范式。
- 其次,新場景帶來了數據量、數據類型不斷走向豐富,與數據處理、分析相關的技術也是層出不窮、應接不暇,從數據庫、數據倉庫,到數據中臺、數據湖,甚至現在熱門的湖倉一體、DataFabric,大部分企業(yè)并無掌控新技術的能力。
- 第三,數據消費人群規(guī)模、類型今非昔比,任何員工都可能是業(yè)務中的數據重度消費者,但大部分企業(yè)目前在組織架構、數據文化等方面尚未調整到位,不足以支撐起企業(yè)“用數”和“用好數”的需求。
面對當前數據市場里越來越旺盛的需求,當前市場中卻處于比較尷尬的局面。“市場不缺供應商,但卻鮮有一套合理、經過驗證的方法論能夠幫助用戶把數據資產用好?!本W易數帆大數據產品線總經理余利華如是說,“很多企業(yè)通常是走一步看一步,先建設再說,缺少整體和長遠的考慮。”
為此,網易數帆基于超過300+行業(yè)頭部客戶、10+行業(yè)覆蓋的實踐上,針對目前大部分企業(yè)在“數據治理”和“數據開發(fā)”等領域遇到的挑戰(zhàn),在今年的網易數字+大會上推出了數據生產力模型和“數據治理與開發(fā)一體化”理念,為釋放數據生產力尋找到一條可行之路。
數據開發(fā)治理一體化讓“用數”有解
“數據治理”目的是實現數據資產安全可控、質量高和容易消費,乃釋放數據生產力的基礎前提。
如果說數據如水,滋潤數字經濟時代萬物生長;那么“數據治理”則恰如治水,釋放數據生產力或造成數據泛濫均維系于此,其重要性堪比數據本身。
不過,“數據治理”擁有多年歷史,并非新鮮事物。但隨著千行百業(yè)數字化轉型的深入,用戶數據驅動和數據創(chuàng)新的需求亦產生重大轉變,讓數據治理的復雜性今非昔比,傳統的數據治理理念、方法論很難適應需求的變化趨勢。余利華認為:“多數情況下,企業(yè)對于數據治理并無規(guī)劃,并且治理與開發(fā)脫節(jié),容易陷入運動式治理和惡性循環(huán)?!?/p>
具體來看,很多企業(yè)在數據治理領域首先采取的是先污染后治理,開發(fā)與治理體系割裂;當遇到數據問題越來越多之后,則通過運動式治理來解決數據問題,治理效果無法有效衡量和持續(xù)反饋;并且很多企業(yè)的數據治理范圍往往局限在湖內,無法對大量湖外數據進行治理;最終形成的數據資產,往往存在找不到、看不懂和信不過的尷尬情況。
“造成這種情況的核心原因在于,數據治理是旁路系統,上不能深入到應用環(huán)境,下達不到開發(fā)環(huán)節(jié)?!庇嗬A坦言道。
為此,圍繞數據治理與數據開發(fā)脫節(jié)這個難啃的硬骨頭,網易數帆的數據生產力方法論提出了“數據治理開發(fā)一體化”理念,即“先設計后開發(fā)”,將數據標準定義、指標規(guī)范定義、模型設計和數據開發(fā)體系連接在一起,讓數據治理流程自然融入到數據開發(fā)的全生命周期過程中,在數據開發(fā)過程中即可完成數據治理,實現研發(fā)治理一體化,從而幫助用戶在數據治理方面取得長效治理。
例如,數據標準定義了數據取值范圍、安全特性和類型,將數據標準與數據質量相結合,自動生成集合規(guī)則,則可以在數據測試階段看到數據質量報告,在線上運行階段可以收到數據治理告警;數據標準與安全中心結合,則可以得到加密、脫敏的規(guī)則,構建數據安全等級,實現數據開發(fā)治理一體化。
元數據管理也是治理能力中關鍵的一環(huán),網易數帆在技術元數據之外對管理元數據、業(yè)務元數據的覆蓋,使得產出的數據資產具備了可理解性。此外,網易數帆還通過大數據健康評估體系實現大數據的健康診斷,并且利用數據治理運營三板斧形成數據治理運營的改進閉環(huán);而且還能實現湖內、湖外數據統一治理,以及統一的數據資產門戶,從而幫助用戶不斷提升數據治理的效果。
“數據治理過去的理論和方法在當下的確存在巨大短板。網易數帆對數據治理理念進行大膽創(chuàng)新與實踐,如今在多個行業(yè)客戶中得到落地。未來,網易數帆還將打磨全鏈路大數據產品和技術能力,持續(xù)做好數據治理?!庇嗬A補充道。
數據生產力模型:理論+實踐的最優(yōu)解
如果說數據治理是釋放數據生產力的基礎,那么要想徹底釋放數據生產力,則必須從數據全生命周期的整體視角帶來最優(yōu)解。為此,網易數帆基于過去各種理論和自身長期實踐,推出了數據生產力模型。
據悉,網易數帆數據生產力模型包含DataOps、DataFusion、DataProduct三大內核和數據技術、數據資產、數據應用、數據運營四要素。
具體來講, DataOps是一種將軟件工程CI/CD的方法融入數據開發(fā)的流程,基于自動化的數據測試、任務發(fā)布等技術,構建數據發(fā)布流水線,使得數據開發(fā)效率更高、交付更加頻繁,交付質量更有保障;DataFusion則是面向分析的數據治理,在傳統數據治理的基礎上,將數據治理融入到數據開發(fā)之中,形成開發(fā)與治理一體化;DataProduct則是通過數據產品化來打通數據到決策的轉化鏈路,實現數據到決策轉化。
而從企業(yè)實踐的角度,打造數據生產力離不開數據技術、數據資產、數據應用、數據運營四要素的共同作用,四要素提供了三大內核落地的路線圖。網易數帆認為,沉淀數據資產是核心所在,不僅符合企業(yè)追求數據價值的初衷,更容易獲得各層級各角色的感知與認同,也讓實現數據開發(fā)與治理一體化的意義更加鮮明。
數據生產力模型最難能可貴之處在于,它既充分汲取了互聯網公司在數據技術、數據理念和數據創(chuàng)新方面的可取之處,又從服務眾多傳統行業(yè)的過程中獲取了豐富的實踐經驗,以此來幫助企業(yè)建立數據資產管理體系和實現數據資產化。
正如余利華所言:“數據生產力模型是網易數帆融會貫通+創(chuàng)新的結果?!蹦壳?,數據生產力模型已經在金融、制造、醫(yī)藥、物流等多個行業(yè)得到實踐。
以東北證券為例,該公司選擇與網易數帆合作從0到1搭建數據治理體系,希望實現數據的資產化、價值化和智能化,支撐數字化轉型。結合組織架構、業(yè)務流程的梳理及網易數帆全平臺產品引入,通過元數據管理、數據標準、數據安全等能力,東北證券完成了數據資產的構建。目前,東北證券已完成核心系統30000余張表的全量元數據采集,數據資產的質量提升和完善累計注冊2814項,形成179個基礎數據標準,累計沉淀400余項數據質量規(guī)則,并建立了覆蓋數據分級分類的數據安全體系。
資產建立之后,相比此前BI需要到底層數據庫獲取數據的方式,此時通過數據資產拖動BI,效率、準確性和口徑一致性都更加有保障。
面向未來,企業(yè)在數字化轉型過程中所形成的變革能力、敏捷能力、生態(tài)能力、數字化產品與服務能力均是以數據為基礎,企業(yè)建立數據資產管理體系和實現數據資產化是大勢所趨?!熬W易數帆的生產力模型希望幫助企業(yè)充分激活數據生產要素活力,將數據與業(yè)務相結合,沉淀企業(yè)數據資產,從而實現數字化轉型發(fā)展。”余利華最后表示道。
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