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汽车行业数据治理解决方案之总介绍
最后更新:2021-05-06 浏览:115次

数据作为数字经济时代新型生产要素,已成为汽车行业数字化转型的核心资产。在智能化、数字化大潮下,只有对数据进行有效的、高质量的治理,才能更好地释放数据价值,改进决策、缩减成本、降低风险,在汽车数字化竞争中赢得先机。

数据治理的概念

GB/T 34960.5-2018信息技术服务 治理 第5部分:数据治理规范》中将数据治理定义为“数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合”。数据治理的对象是组织的数据资产,即组织拥有和控制的、能够产生效益的数据资源。重点是对数据的实用性、可用性、完整性和安全性进行整体管理,内容包括数据战略、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全等。

 数据治理理论体系日臻成熟

数据治理最早起源于70年代末哈佛大学教授查理?诺兰的信息化成熟度模型,用于解决数据库广泛建设过程中形成的数据孤岛、数据过时、冗余、不一致问题。在随后的几十年中,相关理论和标准逐渐成型,国际上有DAMA数据管理知识体系(1.0、2.0)、CMMI-DMM数据管理成熟度模型、ISO38505-1/2数据治理标准,中国则有信标委制定的数据管理能力成熟度模型DCMM、数据治理规范和信通院编制的数据资产管理等系列白皮书。

图1 国内外数据治理标准及研究成果.png

图1 国内外数据治理标准及研究成果

国家政策大力支持,数据治理面向行业加快落地

随着国家大数据战略的深入实施,数据被明确为新型生产要素。国家各部委频繁出台相关政策,在推进国企数字化转型、发展工业大数据与工业互联网、深入大数据产业试点示范等重大工作部署中,均对数据治理体系建设和数据管理能力提升给予高度重视和大力支持,强调以DCMM贯标推广为重点,推进数据标准研制、数据联通共享、数据安全保护等具体工作。在行业实践层面,金融、电力等行业数据治理进展迅速。如金融行业,银保监会早在2018年已出台《银行业金融机构数据治理指引》,将数据治理提高到银行常规管理的战略高度,推动银行数据治理工作进入常态化、持久化阶段。伴随数字化转型的深入推进,电力、通信、工业等领域的数据治理能力建设将引发更大范围的关注和重视。

 图2 数据治理支撑政策.png

2 数据治理支撑政策

中汽数据致力于打造汽车行业数据治理解决方案

作为全国首批、汽车行业首家通过DCMM数据管理能力成熟度评估的企业,中汽数据始终将数据作为核心资产,持续优化集工具、软件、咨询于一体的行业数据治理解决方案,助力汽车企业构建数据治理体系,强化数据资产管理能力,推动跨领域数据融合,促进数字化应用场景的协同创新与共同进步。

 更多汽车行业数据治理研究成果,请查看下期内容。(文/数据技术应用室)


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