數(shù)據(jù)作為數(shù)字經濟發(fā)展的核心資源，是驅動社會創(chuàng)新、經濟高質量發(fā)展的源動能。隨著“數(shù)據(jù)二十條”的發(fā)布和國家數(shù)據(jù)局的正式掛牌成立，我國數(shù)據(jù)要素市場培育進展加速，數(shù)據(jù)要素統(tǒng)籌管理、協(xié)同發(fā)展的體制機制正在進一步完善。

　　為推進數(shù)據(jù)管理行業(yè)邁上新的臺階，2023年12月20日，“2023數(shù)據(jù)資產管理大會”舉辦，中國信通院云計算與大數(shù)據(jù)研究所所長何寶宏分享了數(shù)據(jù)治理發(fā)展的六大趨勢。

　　趨勢1：DataOps打造數(shù)據(jù)開發(fā)治理融合新范式

　　數(shù)據(jù)開發(fā)能力是企業(yè)數(shù)據(jù)生產力的核心，大型銀行和運營商已經構建了較為強大的數(shù)據(jù)治理體系，但仍然存在數(shù)據(jù)需求不暢通、開發(fā)治理兩張皮、數(shù)據(jù)開發(fā)效率低、跨域協(xié)同難推進等問題。

　　DataOps（數(shù)據(jù)開發(fā)運營一體化）是數(shù)據(jù)開發(fā)的新范式，將敏捷、精益等理念融入數(shù)據(jù)開發(fā)過程，通過對數(shù)據(jù)相關人員、工具和流程的重新組織，打破協(xié)作壁壘，構建集開發(fā)、治理、運營于一體的自動化數(shù)據(jù)流水線，不斷提高數(shù)據(jù)產品交付效率與質量。

　　何寶宏透露，為指導企業(yè)開展DataOps工作，中國信通院牽頭定義了DataOps能力框架，將DataOps的流水線分為研發(fā)、交付、運維和價值共四個域。DataOps體系的運轉還需要組織管理、系統(tǒng)工具和安全管控三個關鍵的保障職能。由信通院牽頭的標準組織正在完善DataOps標準體系，2022年底標準組完成了數(shù)據(jù)研發(fā)管理的標準，并在農業(yè)銀行、工商銀行、浙江移動、江蘇移動等進行了評估驗證；今年發(fā)布了《DataOps實踐指南1.0》，已經完成了系統(tǒng)工具的標準化工作，將啟動交付、運維兩個標準的制定；2024年將進一步完善標準體系，持續(xù)推動DataOps理念在國內落地。

　　趨勢2：數(shù)據(jù)編織重塑下一代數(shù)據(jù)架構

　　大型機構正面臨數(shù)據(jù)統(tǒng)一納管的難題。大型機構分支機構多、業(yè)務體系龐雜、數(shù)據(jù)平臺建設缺乏統(tǒng)一規(guī)劃，導致無法在集團層面形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理與應用視圖，集團內數(shù)據(jù)共享和流通成本較高，難以整體激活數(shù)據(jù)價值。有部分大型機構嘗試通過統(tǒng)一物理基礎設施來解決這一問題，但依賴于高層強有力的推動，且成本和代價較大。

　　數(shù)據(jù)編織（DataFabric）是一種新崛起的數(shù)據(jù)管理設計概念，目的是實現(xiàn)一種靈活的、可重用的和增強的數(shù)據(jù)集成方法和服務，從而能夠跨多平臺支持不同的數(shù)據(jù)操作和分析任務。其核心思路是通過增強數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)虛擬化、主動元數(shù)據(jù)等技術，將大型機構內多個數(shù)據(jù)平臺進行邏輯集中管理，避免物理集中帶來的重復建設，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在大型機構內的統(tǒng)一納管、充分共享、融合分析與應用。

　　據(jù)悉，國內外已經有企業(yè)開始提供數(shù)據(jù)編織解決方案，信通院牽頭的標準組織已經啟動相關研究和標準化工作，明年將發(fā)布相關的研究成果。

　　趨勢3：數(shù)據(jù)資產運營加速企業(yè)數(shù)據(jù)價值釋放

　　數(shù)據(jù)資產管理試圖建立一種新的理念，即面向數(shù)據(jù)價值開展數(shù)據(jù)管理工作。數(shù)據(jù)資產管理包括數(shù)據(jù)資源化和數(shù)據(jù)資產化兩個階段。其中，數(shù)據(jù)資產化涉及數(shù)據(jù)資產估值、數(shù)據(jù)資產運營、數(shù)據(jù)資產流通三大核心活動，主要目的是擴大數(shù)據(jù)資產應用范圍，顯性化數(shù)據(jù)資產價值收益。

　　為了讓業(yè)務團隊更好地理解數(shù)據(jù)資產、使用數(shù)據(jù)，需要對數(shù)據(jù)資產進行運營，持續(xù)地推動數(shù)據(jù)資產價值釋放。中國信通院聯(lián)合30家企業(yè)，提出具有普適性的數(shù)據(jù)資產運營框架，定義了數(shù)據(jù)資產的規(guī)劃、識別、應用、推廣、優(yōu)化等關鍵環(huán)節(jié)，以解決企業(yè)數(shù)據(jù)資產摸不清、數(shù)據(jù)資產運營能力差、數(shù)據(jù)資產價值難發(fā)揮等問題。

　　趨勢4：數(shù)據(jù)價值評估是數(shù)據(jù)資產“入表”的前提

　　2023年8月，財政部發(fā)布《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關會計處理暫行規(guī)定》，并于2024年1月1日開始施行，指出現(xiàn)階段數(shù)據(jù)資源會計處理應當按照企業(yè)會計準則相關規(guī)定執(zhí)行。但是從數(shù)據(jù)資源到可以“入表”的數(shù)據(jù)資產，中間還有很多難點需要擊破，特別是從價值評估的角度，質量因素、應用因素、成本因素和法律因素都會對結果帶來關鍵影響。

　　關于數(shù)據(jù)資產估值業(yè)界有很多探索，但都停留在方法論層面。何寶宏認為，企業(yè)圍繞數(shù)字化場景進行非貨幣化價值評估是比較現(xiàn)實的，在此基礎上，未來可以進行貨幣化的轉化。當前信通院正在與一些頭部央國企、銀行，圍繞企業(yè)數(shù)據(jù)應用場景開展數(shù)據(jù)資產估值落地實踐，制定了七大估值步驟和詳細的實施方案，預計明年年初將產出首個細粒度的估值實踐，為數(shù)據(jù)資產入表做好前期準備。

　　趨勢5：人工智能數(shù)據(jù)治理需求迫切

　　通用人工智能的發(fā)展，使得數(shù)據(jù)與算法的邊界愈加模糊，數(shù)據(jù)嵌入到模型生成中，數(shù)據(jù)質量與安全直接影響模型結果。然而面向人工智能的數(shù)據(jù)治理面臨諸多挑戰(zhàn)：一是方法論缺失，目前面向人工智能數(shù)據(jù)治理的方法剛剛開始，尚未形成結構化數(shù)據(jù)管理框架，相關技術工具也不成熟，亟需從理論框架、技術工具、產業(yè)實踐等方面構建體系；二是數(shù)據(jù)集質量評價體系不完善，面向人工智能訓練的數(shù)據(jù)集質量評價體系需要考慮代表性、可追溯性等，并兼顧公平性、非歧視性等因素，具備量身定制的工程化能力；三是數(shù)據(jù)安全與隱私保護的挑戰(zhàn)，大模型生成過程中涉及大量安全問題和隱私問題，包括知識侵權、個人信息的違規(guī)收集、數(shù)據(jù)不安全傳輸、數(shù)據(jù)惡意篡改等內容，如何在模型生產、使用、運營整個全生命周期建立起數(shù)據(jù)安全和隱私保護能力，需要進一步探索。

　　目前，中國信通院正在積極探索推進人工智能數(shù)據(jù)治理的發(fā)展。中國信通院已牽頭啟動編寫《人工智能數(shù)據(jù)治理白皮書》，人工智能數(shù)據(jù)安全風險評價標準也正在制定過程中，還將推進可信數(shù)據(jù)集流通及質量評價方法的標準制定，形成數(shù)據(jù)工程化的方法。

　　趨勢6：數(shù)據(jù)安全落地規(guī)模與深度逐漸加快

　　首先，隨著數(shù)據(jù)資源整合共享與開發(fā)利用進程加快，數(shù)據(jù)安全進入了流通安全的深水區(qū)，組織機構的數(shù)據(jù)資源將逐漸由組織“內”流通向組織“外”流通演進。流通環(huán)節(jié)責任主體增多，流通頻次和范圍增加，數(shù)據(jù)安全的風險暴露面也隨之增加，需要面向責任主體和流通環(huán)節(jié)設計更細致的數(shù)據(jù)安全責任劃分。

　　其次，人工智能技術快速應用于各行業(yè)場景，在驅動數(shù)據(jù)分類分級、數(shù)據(jù)安全風險監(jiān)測等數(shù)據(jù)安全治理工作向智能化、高效化、精準化演進的同時，也帶來了新的數(shù)據(jù)安全問題。

　　最后，隨著數(shù)據(jù)生態(tài)日益復雜，各種數(shù)據(jù)角色陸續(xù)進場，安全風險愈演愈烈，安全能力運營愈發(fā)關鍵。數(shù)據(jù)安全運營能力的構建能夠打破各組織既有數(shù)據(jù)安全產品間的壁壘，實現(xiàn)策略的有效整合，是提升數(shù)據(jù)安全工作成效的關鍵。

　　中國信通院推出了數(shù)據(jù)安全治理能力評估框架，定義了數(shù)據(jù)安全治理概念和細則，配套了能力建設方法論，指導企業(yè)了解現(xiàn)狀、評估差距、開展能力建設。

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