数字化底座中数据治理体系构建与数据资产价值释放路径

引言

在数字经济时代，数据已成为企业最重要的战略资源之一。随着企业数字化转型的深入，数据规模呈指数级增长，数据来源日益多元化，数据应用场景不断扩展。然而，数据量的激增也带来了数据质量参差不齐、数据孤岛、数据安全风险等诸多挑战。如何有效管理和利用这些数据资产，成为企业数字化转型过程中亟待解决的关键问题。数据治理作为确保数据质量和安全、提升数据价值的重要手段，正受到越来越多企业的重视。特别是在构建数字化底座的过程中，完善的数据治理体系能够为上层业务应用提供可靠的数据支撑，是企业数字化转型成功的基础保障。本文旨在探讨数字化底座环境下数据治理体系的构建方法，为企业实施数据治理提供理论指导和实践参考。

1、数字化底座的定义与特征

数字化底座是指为企业数字化转型提供基础技术支撑和能力保障的综合性平台，它融合了云计算、大数据、人工智能、物联网和区块链等多种前沿信息技术，通过标准化、模块化的方式，为企业提供灵活可扩展的技术支持。数字化底座不仅包含技术层面的基础设施，还涵盖数据治理、安全保障和运营管理等配套体系。数字化底座具有以下几个显著特征：首先，它具备高度的集成性，能够将分散的技术组件有机整合，形成协同效应；其次，数字化底座具有强大的扩展性，可以根据业务需求灵活调整资源配置；再次，它强调标准化和开放性，便于与其他系统对接；最后，数字化底座注重安全性和可靠性，为企业数据资产提供全面保护。从功能定位来看，数字化底座主要承担三方面角色：一是技术赋能者，为上层应用提供基础技术能力；二是数据整合者，实现企业内外部数据的统一管理和价值挖掘；三是创新孵化器，支持快速开发和部署新业务场景。

2、数字化底座中数据治理体系构建与数据资产价值释放路径分析

2.1、数字化底座的架构组成

一个完整的数字化底座通常采用分层架构设计，主要包括基础设施层、平台服务层、数据服务层和应用支持层；基础设施层是数字化底座的物理基础，包括计算资源、存储资源和网络资源等，该层主要采用云计算技术，通过虚拟化手段实现资源的弹性调配。现代数字化底座越来越倾向于采用混合云架构，兼顾公有云的灵活性和私有云的安全性；平台服务层提供各类共性技术服务，如身份认证、消息队列、API 网关等。这一层通过微服务架构将基础能力模块化，便于复用和组合。容器化技术的广泛应用使得平台服务更加轻量化和可移植；数据服务层是数字化底座的核心价值所在，负责数据的采集、存储、处理和分析，该层通常包含数据湖、数据仓库、实时计算引擎等组件，支持结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理。先进的数据治理机制确保数据质量和安全；应用支持层为业务应用开发提供低代码工具和开发框架，显著提升应用交付效率，这一层还包含各类行业模板和解决方案，帮助企业快速实现业务场景的数字化 [1]。

2.2、数据治理体系的构建框架

构建完整的数据治理体系需要从组织架构、流程设计和技术支撑三个维度进行系统规划。在组织架构方面，需要建立专门的数据治理委员会，明确数据所有者、数据管理员等角色及其职责。同时，要制定跨部门协作机制，确保数据治理工作得到各业务部门的支持与配合。在流程设计方面，关键是要建立标准化的数据管理流程，包括数据质量管理流程、元数据管理流程、数据安全管控流程等。这些流程应该覆盖数据的全生命周期，从创建、存储、使用到归档和销毁，流程设计要注重实效性，既要符合规范要求，又要考虑实际业务场景的可操作性。技术支撑是数据治理体系落地的关键，需要建设统一的数据治理平台，集成数据质量检测、元数据管理、数据血缘追踪、数据安全管控等功能模块。在技术选型上，应考虑平台的兼容性、扩展性和易用性，确保能够适应企业不断变化的数据治理需求。同时，要注重与现有数字化底座的集成，避免形成新的信息孤岛[2]。

2.3、数据资产价值释放路径

企业应建立完善的数据治理体系，包括制定统一的数据标准、明确数据所有权和责任、建立数据质量管理流程等，通过数据治理，可以确保数据的准确性、一致性和可信度，为价值释放奠定基础，具体措施包括建立数据治理委员会、制定数据管理政策、实施元数据管理等；企业需要构建多层次的数据安全防护体系，包括数据分类分级、访问控制、加密传输存储、操作审计等措施。同时，要严格遵守相关法律法规，如《个人信息保护法》《数据安全法》等，建立隐私保护合规机制。通过安全可信的环境，增强内外部对数据共享和使用的信心；企业应打破部门壁垒，建立内部数据共享机制；同时，在确保安全和合规的前提下，探索与外部合作伙伴的数据互通。数据开放策略包括建立数据API 市场、开发数据产品和服务等。通过数据流通，可以创造新的商业模式和价值增长点，同时建立数据资产目录，实现数据可视化管理。完善数据安全体系，保护隐私和商业秘密。通过数据确权和使用审计，促进数据要素有序流通[3]。

3、案例分析

某大型金融机构的数字化转型实践为我们提供了宝贵经验。该机构首先构建了基于云计算的数字化底座，整合了分散在各业务系统的数据资源。随后建立了由高管层直接领导的数据治理委员会，制定了统一的数据标准和质量管理流程。在数据资产价值释放方面，该机构开发了客户 360 度视图、风险预警模型等多种数据产品，显著提升了业务效率和客户体验。另一个案例来自制造业企业，该企业通过数字化底座实现了设备数据、生产数据和供应链数据的全面采集和整合。基于完善的数据治理体系，企业能够确保数据的准确性和一致性。在价值释放路径上，企业利用生产数据优化了工艺流程，通过供应链数据分析降低了采购成本，并将部分脱敏数据提供给合作伙伴创造额外收益。这些案例表明，数字化底座中的数据治理体系构建和数据资产价值释放路径设计需要紧密结合组织实际，采取循序渐进的方式推进，同时注重业务价值的快速体现，以获得持续的支持和投入 [4]。

结束语

数字化底座作为企业数字化转型的基础支撑，其战略价值已得到广泛认可，一个设计良好的数字化底座能够显著提升企业的运营效率、创新能力和竞争优势，随着技术的持续发展和应用场景的不断丰富，数字化底座将向更加智能化、行业化和生态化的方向演进。未来，随着技术的不断发展，数据治理将呈现一些新的趋势，人工智能技术将被广泛应用于数据质量管理、元数据管理等场景，提高治理的智能化水平，数据治理的范围也将从企业内部扩展到整个生态圈，形成协同治理的新模式。

参考文献：

[1] 曹炜 , 宋楠 , 谢宏 . ET 数据全生命周期治理技术及应用 [J]. 信息通信技术与政策 ,2024,50(10):75-81.

[2] 谭娟 , 赵重 , 张广通 , 等 . 国有汽车企业数据治理体系建设的研究 [J]. 重型汽车 ,2024,(03):39-40.

[3] 夯实农信数字化转型数据底座 [J]. 中国农村金融 ,2023,(14):86.

[4] 冯旭. 总体国家安全观视域下城市数据安全治理研究[D]. 兰州大学,2023.DOI:10.27204/d.cnki.glzhu.2023.003817.