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“數據是企業最為寶貴的資產之一”已成為業界普遍共識，新冠肺炎疫情給全球經濟帶來巨大沖擊，加速了以物聯網、大數據、云計算、人工智能等新科技為驅動力的數字經濟時代的到來。中冶寶鋼于2021年6月發布《中冶寶鋼“十四五”產業數字化轉型規劃》，而數據治理是數字化轉型中的關鍵步驟，對數字化轉型的成敗起著承上啟下的關鍵性作用，是有效管理企業數據的重要舉措，為此公司制定并發布了《中冶寶鋼數據治理規劃(2022-2025)》。

01現狀與形式

(一)全球數據治理發展現狀

▲共識：數據是企業最為寶貴的資產之一

▲兩大支柱：互聯互通、制度規范

▲主要問題：重數據生成，輕系統性管理;重數據數量，輕數據質量管理;重數據使用，輕數據增值利用

(二)國內數據治理發展現狀

▲日益推廣：數字化生產模式、大數據平臺

▲驅動力：一是互聯互通，二是業務效率和客戶滿意度

▲數據資產化：政策有引導，領先企業有經驗

(三)公司數據治理發展基礎

▲數據孤島：數據分散在各系統中，沒有實現互聯互通

▲待系統性提高：數據標準、數據質量、數據安全、一致性、數據共享

▲數據管理能力成熟度：處于“受管理級”(L2)水平

02總體思路

(一)指導思想

中冶寶鋼數據治理將以“數據資產化”為中心，聚焦于數據資源轉化為數據資產、數據資產開發利用、數據驅動企業戰略和業務發展三個主線。同時強調數據治理要服務業務數字化，并應用于業務治理;要抓牢“數據治理是數字化企業根本性基礎”的定位，即要立足長遠、夯實基礎，又要長短結合、持續迭代。

(二)工作目標

以“公司數字化能力成熟度持續提升”為目標，在“十四五”期間，數據管理成熟度達到“量化管理級”水平——即數據可量化定義業務，以業務目標為導向，通過推動業務數據的互聯互通，建立“全局、微觀、量化、客觀”的數據視野。在統一數據架構與數據資產中心的基礎上，通過數據治理，提供可靠、可用、可信的數據資源與業務管理數據指標，從而完成業務數據化到數據業務化的過程。同時設定了目標的量化評價指標，即：到2025年數據完整性達到80%、可用性達到90%、普及率達到80%。

(三)數據治理業務框架

數據治理工作依托于各部門業務系統，以業務數據作為輸入，服務“業務數字化”進程，且將應用于下一步的“業務治理”。數據治理的核心工作，是完成數據資源到數據資產的轉化，并以此開展數據管理實現數據資產保值增值、推進數據智能應用實現價值創造。

(四)實施步驟

第一階段(2022年):平臺化， 打造數據底座

完善信息化應用基礎，啟動數據治理工程，推進數據互聯互通;

開展數據治理組織建設、數據管理制度建設和數據治理人才儲備;

啟動檢修業務合同盈利分析示范項目，推進檢修業務數字化，牽引數據治理體系建設。“

第二階段(2023年-2024年):資產化，構建數據資產

深化信息化應用建設，覆蓋“1+3”業務;

深化數據治理體系建設，構建數據資產中心，推進數據資產的融合共享;

開展經營決策數字化建設，在前期示范項目的基礎上，啟動數據智能應用。

第三階段(2024年~):智能化，推進數據應用

開展數據資產增值運營，提供數據服務;

深化檢修業務數字化建設，量化檢修作業活動、進程，應用檢修業務規范和知識，

實現從宏觀到微觀的穿透;

深化經營決策數字化建設，量化業務指標，實現從局部到全局的覆蓋。

03重點任務

任務一：完善信息化建設，夯實數字化基礎

1.完善檢修作業執行管理信息化，在智能檢修平臺上添加檢修作業信息管理模塊和客戶設備管理模塊。

2.完善人力資源管理信息化，在人力資源系統中添加人員招聘與績效管理模塊。

3.完善資產管理信息化，新建設備全生命周期管理系統。

4.完善物料核算信息化，新建物流倉儲管理系統。

5.完善客戶管理信息化，新建客戶關系管理系統。

任務二：構建數據治理體系，實現數據增值運營

1.建設數據底座

▲數據管理平臺-數據湖技術

▲數據計算平臺-計算引擎

▲知識管理平臺-知識圖譜

2.構建數據資產

▲數據資產標準編制

▲數據資產融合

▲數據資產管理

3.運營數據資產

▲構建數據標簽體系

▲構建計算模型及指標體系

▲構建知識模型

▲構建數據服務

任務三：推進數據智能應用，賦能企業轉型升級

橫向打通職能域:橫向整合和資源決策、風險、效益相關的職能，打開部門邊界，實現信息的互通共享，拉通管理職能，實現端到端的一體化管理。把所有職能目標整合到實現業務目標上來，讓企業的職能聯合起來，以最高效的方式協同，通過經營決策數字化，建立從戰略到管理再到執行，從目標到現值再到差異的指標分析體系和智能決策模型，支持企業做價值創造。

縱向打通業務線:縱向整合和檢修作業執行相關的資源和信息，加強公司對檢修業務的資源供應、作業執行、驗收交付全過程的數字化程度，精細化管控檢修業務作業過程，使人財物信息能落實到單個合同和項目上，實現單合同的精準盈利結果分析，為經營決策提供數據分析，使企業能在業務運作中掌握主動，從而提升各個業務活動階段的效率。

任務四：建立數據安全體系， 提升安全防護能力

管理:制定數據治理安全制度

1.明確數據所有人的確認原則、確認流程和確認方式;

2.明確數據安全等級和數據敏感度分類;

3.設立相應的審批流程;

4.明確數據安全策略，對信息在存儲、傳輸、處理、共享和備份時分等級實行安全保護;

5.信息系統的建立要符合相關信息安全等級保護的要求;

6.對信息系統中發生的信息安全事件分等級響應、處置。

技術:搭建數據安全技術平臺

1.數據存儲安全：數據存儲物理安全、數據存儲安全策略、數據空間區分和加密、安全等級管理、數據安全溯源等;

2.數據傳輸安全：針對不同安全等級，明確數據傳輸加密方式、配置加密類型、加密方法等;

3.數據應用安全：讓數據權限與組織綁定，對組織授予數據訪問權限;讓數據權限隨人員流動而改變，動態管控個人用戶數據權限。

04保障措施

建立組織體系

公司成立數據治理委員會;任命CDO(首席數據官);科技與信息化管理部增設數據管理室，作為公司數據管理部門;設備智能運維技術研究院作為公司數據治理的技術支撐單位。各部門各單位設立數據管理專員(專/兼職人員)。

保障資金投入

▲公司應保證數據治理資金的持續投入;

▲多渠道籌措資金，如申請上級集團的資金支持，各級政府的產業補貼、創新補助、研發支持、人才補助等。

加快人才培養

▲理論知識：聚焦在數據資產的治理和數據管理，建立數據的認知和管理思維;

▲積極實踐：積極參與數據管理實踐，結合業務特點和數據特征，積極參與數據治理建設任務。

培育數據文化

▲營造 “用數據說話、用數據管理、用數據決策，用數據指導行動、用數據驅動創新”的數據思維;

▲強調“誰生產誰負責，誰擁有誰負責，誰管理誰負責”的理念。

完善制度建設

▲明確數據管理的職責、流程和規范;

▲制定相關管理制度，開展數據及數據資產的管理;

▲建立考核評價體系，對數據治理的重點環節進行量化考核。

素材：設備智能運維技術研究院 出品：中冶寶鋼融媒體中心