5G時代組織急需數據體檢
張靖笙
隨著5G的到來，基礎硬件設施提供商、運營商及終端設備提供商都會迎來改變，而隨著數據傳輸速度的加快和終端設備的增多，直接產生數據量的增長，海量的聯網終端意味著海量的數據。5G只是底層通訊技術，但當傳播能力改變后，一切都會隨萬物互聯而改變，在更多的聯接而產生數據爆炸的時代，處理大數據成為各類型政企事業單位組織必不可少的能力，當數據在組織生活中要發揮的作用越來越大，由于要快速處理的各種海量數據的增加，復雜度隨之增加，管理和控制的難度越來越大，如果不加以有效治理，組織將面對越來越錯綜復雜和事關重大的數據問題。
近些年來，隨著大數據在各個行業領域應用的不斷深入，數據作為基礎性戰略資源的地位日益凸顯，數據標準化、數據確權、數據質量、數據安全、隱私保護、數據流通管控、數據共享開放這些問題越來越受到國家、行業、企業各個層面的高度關注，這樣一來，數據治理的概念就越來越多受到了關注，成為目前大數據產業生態系統中的新熱點。在2019年4月召開的全國大數據標準化工作會議暨全國信標委大數據標準工作組第六次全會上，中科院院士梅宏呼吁，大數據治理問題必須提上日程。
在上世紀80年代，隨著數據隨機存儲和數據庫技術應用，產業界首次提出了數據管理的概念，這就是數據治理最早的起源。2009年，國際數據管理協會（DAMA）發布了數據管理知識體系DMBOK1.0，提出DAMA數據管理理論框架模型，成為了目前行業最權威的數據管理理論模型，DAMA 數據管理模型包括10個活動職能，分別是數據治理、數據架構管理、數據開發、數據操作管理、數據安全管理、參考數據和主數據管理、數據倉庫和商務智能管理、文檔和內容管理、元數據管理和數據質量管理。2015年，DAMA 新發布的DBMOK2.0知識領域中又將該模型擴展為11個活動職能。在2012年，另一個行業組織數據管控協會 (DGI，The Data Governance Institute)提出了DGI數據管控框架模型。2014年，軟件工程研究所(SEI)基于軟件能力成熟度集成模型(CMMI)，提出數據能力成熟度模型（DMM）。2015年，一個主要面向金融保險行業數據管理的公益性組織企業數據管理協會(EDM Council)，提出數據管理能力評價模型(DCAM)，另外還有像Gartner提出的企業信息能力成熟度模型（the EIM Maturity Model）、IBM企業數據管理能力成熟度模型以及一些咨詢公司如畢馬威、普華永道等發布的細分行業數據管理體系架構等。
在我國，近年來，國內各行業大型企業也紛紛發起企業內部數據治理項目，制定數據治理規范，成立專業的數據管理實體團隊來開展企業數據治理工作。特別是在2018年4月，國家大數據標準化工作組正式發布了國家標準《數據管理能力成熟度評估模型GB/T 36073-2018》（簡稱《DCMM模型》），并將在2018年10月1日起正式實施。DCMM定義了數據能力成熟度評價的八大能力域：數據戰略、數據治理、數據架構、數據標準、數據質量、數據安全、數據應用、數據生命周期管理，這8個能力域又包括28個能力項。
數據管理能力成熟度評價劃分為5個等級，包括：初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級。在此基礎上，確定每個層次的基本特征如下:
數據管理能力成熟度模型雖然是一個評價工具，但已經上升為國家標準，可以作為一個推動良好數據管理和應用的參照基準，一方面在宏觀上可以有利于大數據產業健康有序發展的良好環境，另外一方面在微觀上，也可以具體指導各個政企事業單位組織各項數據管理工作，將讓大數據在各行各業組織中發揮很大的作用，簡單來說，我們可以應用數據管理能力成熟度模型給各個單位來做一次全方位的“數據體檢”。
這里可能有一些認識上的誤區，有些人可能認為，我們單位自己并沒有運行什么信息系統呢，也沒有管理什么數據，就沒有必要做這么復雜的數據管理能力成熟度評價工作了，這個認識誤區恰恰折射出還有相當數量的人對于組織的數字化轉型并無緊迫感，還不明白數字化生存對于組織的重要性。
當5G徹底實現了萬物互聯以后，物理世界的一切都會被數字化，數字化技術把一切都連接起來，原來傳統世界的地理位置，時間跨度，商業模式，職業，崗位，技能，一切的被連接成一張立體的網，都可以通過一個點尋找到另外一個點，原來的行業邊界，組織邊界，職位邊界，角色邊界，都被數字化所鏈接，所打破。所以，數字化轉型是區別于傳統的組織形式、溝通形式、技術手段所產生的變化本身，數字化將組織的所有一切活動和資源都必然轉化成數據，組織建立從數據出發的管理體系，用數據驅動業務的運營、戰略的制定和創新的產生，是任何一個組織在未來數字化生存(Being Digital)最核心的工作。
今天我們講數字化轉型也好，講數據驅動也罷，其實更加強調任何一個組織的運營模式在5G時代都將發生根本性的變化，所有的變化都離不開“數據基因”，否則就會因水土不服而無法生存。從這個層面來看到“數據體檢”,不能再理解為是僅僅從數據技術的層面，對組織“擁有”的數據資源做檢查和評價，而是衡量組織在日益高度數字化的世界里面體質還“健康”嗎？
自然生命的身體擁有強大的自我調節能力和適應力，組織生命明顯沒有這種自我適應力，所以如果組織希望能在數字化的世界里生存下去，不斷地通過“數據體檢”來培養“數據基因”是必需的。
（本稿完成與2019年6月25日，如需轉載請注明出處）
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