创新数据治理之路 释放数据要素之能——数字经济生态共建交流会之数据高质量治理发展研讨成功举办（附回看链接）

北京航空航天大学软件学院教授级高工王宝会在交流会上分享了《数据治理技术的最新趋势》。他认为，数据治理是一整套完整的组织、制度、技术管理行为，包含理-采-存-管-用五个步骤。未来数据治理的发展应关注两个方向：其一，要开发数据中心、统一元数据、数据超市和数据治理的数据资产；其二，数据治理已从早期的元数据、数据技术标准和数据信息质量发展成为一个完整的系统，主要包括数据分析模型、数据开发服务、数据应用和数据生命周期。他强调，选择数据中台，将数据信息平台建设和数据治理作为企业整体IT设计方案进行规划和建设的模式将越来越流行。他补充说，人工智能技术与数据治理结合、数据资产价值评估、数据安全技术和数据服务能力都是数据治理中不容忽视的内容。

阿里巴巴集团政策法规研究室副主任刘明的分享主题为《企业视角下的数据要素市场化配置》。他分析说，业界对数据产权的关注已经从政策层面转到制度层面，数据产权规则日渐成型；数据产权制度的核心问题是如何平衡兼顾多方主体的利益诉求。他认为，数据要素市场化配置的关键条件有三个：一是以促进数据市场化配置为目标的确权和流转规则，二是技术创新与制度创新齐头并进，三是数据要素流动与应用场景创新相互促进。此外，要促进数据在行业和产业链中有序流动。他介绍，阿里巴巴非常重视数据治理业务，并成立了专注于DaaS服务（数据智能即服务）的瓴羊智能服务公司，旨在以数据驱动为增长引擎，让企业有数据可应用、靠数据来思考、用数据来决策，用数据的确定性帮助企业应对不确定性，从而发挥最大经营价值。

智领云联合创始人兼CEO彭锋在主题为《数据治理的深化应用与创新》的分享指出，DataOps可助力实现数据的全生命周期管理。DataOps的工作是将各种数据工程功能云原生化、模块化、标准化、代码化，使得大规模数据开发可管理、可测试、可共享复用、可衡量，从而允许各业务部门在全局管理的架构下实现数据能力的高效、自主实现，以及共享与复用。DataOps将用户、资源、数据、应用纳入统一的管理体系，形成全局的管理和应用视图，成为公司数据应用的入口和搜索引擎，提供触手可及的数据和应用的查询能力。数据应用资产管理通过系统节点日志监控，实现用户、数据、作业任务、API、应用等多个维度的链路监控，梳理数据血缘关系，保证细粒度数据和操作的可追溯，完成数据的全生命周期管理。

亿信华辰副总经理吴晓晖发表了主题为《数据治理的深化应用与创新》的分享。她提出全域数冶的概念，认为全域数据能力已成为企业的核心竞争力。当前为解决数据分散、定义不清、支撑需求过多和业务价值不高等问题，可通过数据治理平台实现从数据应用到数据运营的升级，甚至将数据变成服务提供给业务部门，快速、安全、低成本地发挥数据价值。她介绍，亿信华辰结合自身16载数据治理经验，精炼了8大数据治理深化场景方案，全方位解决企业用户在大数据的采、存、管、用、服等环节问题，已在政府、金融和制造等行业积累了诸多成功案例。比如江苏省江阴市政府数据治理项目，利用亿信华辰睿治数据治理软件建设了涵盖全市各政务部门的超过17亿条数据全生命周期的大数据治理平台，提供各类数据服务。

国信优易数据股份有限公司平台事业群总裁白欢朋分享的主题是《价值实现与增值是数据流通的驱动力》。他分析说，在整个数据要素流通环节中，数据登记确权和评估是交易的前置，但却存在空白地带。国信优易认为，应该通过政企的数据资产评估来实现数据要素市场的构建。数据资产评估可以统一数据标准、提升数据治理、明确数据权属、体现数据价值、促进数据流通。他认为，数据资产登记和评估可通过建立全国数据资产评估服务平台来实现。国信优易参与建设的德阳数据资产评估平台试点，打破了数据资产的地域限制，实现数据资产登记/评估全国互认。该试点实现了模式创新，以数据资产登记为基础，构建了数据资产评估德阳模式，实现了不同城市登记数据的互联、互认、统一查询，为数据资产登记提供了全国唯一的资产编码与资产凭证，推动构建数据资产登记与评估业务全国统一大市场。

星环科技高级数据治理顾问朱征露的分享主题为《以评促治，数据治理与数据价值评估实践分享》。她从数据价值评估背景、星环数据价值评估方法体系与实施方案，以及案例介绍三部分进行介绍。她认为，数据已经作为新的生产要素；量化数据价值，可全面释放数据要素红利，加速企业数字化转型。数据资产估值体系是探索数据要素定价机制及价值核算的重要参考，对厘清数据，制定统一数据要素定价标准，实现数据要素的有效配置具有重要意义。她介绍，星环科技以货币估值方法为基础，结合数据特性，综合考虑影响数据价值的因素，搭建了一套可落地的数据价值评估方法体系，并基于项目实践为企业提供了一个开展数据价值评估实施方法。

正如很多业界专家所言，数字经济时代，数据已成为重要的资产与战略资源。本次交流会嘉宾围绕数据治理方法论和数据治理模式的讨论，有望进一步推进数据治理的创新应用，更好地释放数据价值。

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