論組織引入數治應用技術體系的必要性

張靖笙

      習總書記在2019年G20大阪峰會的數字經濟特別會議上指出，“數字經濟發展日新月異，深刻重塑世界經濟和人類社會面貌”“要共同完善數據治理規則”。這一重要論述，也為我國進入新時代以來各領域的深化改革工作指明了方向，那就是在堅持以供給側結構性改革為主線，加快發展數字經濟，推動實體經濟和數字經濟融合發展中通過規則和制度的完善來化解風險，這充分體現了黨和國家領導核心用底線思維來做頂層引領的清醒戰略。

      最近我老喜歡說一句大白話：“數據不是要素就是要命”，雖然這句話不是至理名言，但在當前的歷史環境下是靠譜的。我說這句話有兩層意思，一方面是響應領導核心關于“要構建以數據為關鍵要素的數字經濟”的指示精神，二方面也是不客氣地針砭和諷刺現在大多數政府單位和企業組織的領導人還遠沒有迫切開展數據治理工作的意識和意愿。國家標準GB/T 36073-2018數據管理能力成熟度評估模型 （Data

Management Capability Maturity Assessment Model ，DCMM）也頒布兩年多時間了，根據我從業界朋友中獲取的資訊，除了部分頭部企業在這方面做了貫標和對標的工作部署，包括政府機構在內的大部分企事業單位管理決策層對于什么是數據管理和數據治理工作還認知空白。

      前幾年阿里作為數字化轉型的風向標提出了中臺的概念，其實大家細看一下數據中臺里面的各種功能設計，絕大部分是數據治理工作所需要的配置，然而即使數據中臺的概念熱火朝天地到處翻炒，也鮮見多少單位真的在數據治理工作方面下了實功夫。我前年和去年也曾經參與過一些關于中臺的討論，后來感覺如果無法明確下數據治理的核心工作定位和做出系統性的周密安排，很多打著數據中臺或者大數據平臺項目由于缺乏強有力的數據治理工體系支撐，應用逐漸會陷入軟弱無力乃至崩潰解體的境地，于是當拆除中臺的鼓噪嶄露頭角的時刻，我的建議是去掉包裝，回歸本質，不管還建不建數據中臺，或者拆不拆數據中臺，數據管理和數據治理都應該擺在當下各類組織全面數字化轉型工作的核心地位。

       如果說數據是數字經濟的核心要素，數據治理就是企業數字化轉型中的核心工作，我之前寫過一篇大白話的文章《數據要管理了才是自己的》，如果說沒有數據要素則沒有數字經濟營商環境下開展業務活動的生產條件，數據要素從哪里來？歸根到底數據資源還是從組織在日常的生產管理和業務活動中來，可大量組織只看到各種形形色色的數字終端界面，對于大多數組織數據用戶而言，他們被這些各種數字化終端（包括手機和個人電腦）的界面和自己的數據資源絕緣了，工作中已經廣泛依賴各種數字裝備了，可卻缺乏行之有效的手段從中提取出自己的數據進行資源化管理和資產化經營，大量的組織對于自己的數據資源沒有形成集約化管理和二次開發利用的能力，這是他們的數據無法成為要素資產乃至于資產的根本原因，誠如自己努力積累下了豐富的實踐經驗可惜無法轉化成為企業的智慧財產，而因為數據資源掌握在外人手上或者黑匣子里，自己的業務發展在數據生產力釋放和信息安全方面就很有可能被別人卡脖子的可能，比如眾所周知的某互聯網巨頭搞二選一的壟斷性排他行為讓一些實體企業遭受了巨額的市場銷售和庫存積壓損失，說明了數據不但是要素，還很可能成為數據經濟中惡性競爭的手段和要命武器。

       今天我們再談數據治理，已經要每個組織上升到在數字經濟和大數據革命的時代浪潮席卷而來每一個組織維護自己的生存和發展主權的必須工作的角度了，雖然我們不能否認科技發展給人類社會帶來總體上是進步的，但一場新冠疫情的大考也讓我們清醒的認識到科技進步不見得提升了人性文明程度，自私自利還是非常根深蒂固的人性組成部分，很多早年還是假天下人民名義顛覆傳統產業的互聯網屠龍少年，在國際資本勢力的裹挾下今天已經成為數字經濟中肆無忌憚剝削勞動人民和攫取巨大壟斷利潤的大山和惡龍，我認為這些穿上偽數字科技創新黃馬甲的互聯網企業，并沒有起到多少切實推動傳統產業數字化全面轉型的正面作用，反而爆出了野蠻沖擊破壞傳統產業生態的驚天陰謀和瘋狂大數據殺熟的骯臟內幕大雷，雖然我們相信黨和國家，但自己組織的數據資源無法自主可控，假手于人始終不是數字經濟中安全可靠和自主可持續發展的業務架構。

      2020年4月9日，《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》正式發布，在國家層面首次將數據作為生產要素列進文件，順應社會大勢，為數字經濟的超速發展奠定了認知基礎。數字經濟中，數據作為數字經濟的核心要素，數據治理必然會成為現代數字化企業治理的核心和基礎性工作，應該在企業的治理架構中占據中央位置。習總書記指出：“善于獲取數據、分析數據、運用數據，是領導干部做好工作的基本功，各級領導干部要加強學習，懂得大數據，用好大數據，增強利用數據推進各項工作的本領，不斷提高對大數據發展規律的把握能力，使大數據在各項工作中發揮更大作用”。讓領導者聽數據的話來做決策，這不僅僅是思想教育的問題，還應該是治理體系和管理機制的問題，如果領導決策者不主動推動數據治理和數據應用，實現讓數據說話或者用數據做決策的治理機制不就是一句空話了嗎？

      2020年8月19號國務院國資委頒布了《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》。對國有企業數字化轉型提出具體要求，指明發展方向，描繪數字藍圖，規劃轉型路徑。明確提出構建數據治理體系：加快集團數據治理體系建設，明確數據治理歸口管理部門，加強數據標準化、元數據和主數據管理工作，定期評估數據治理能力成熟度。加強生產現場、服務過程等數據動態采集，建立覆蓋企業業務鏈條的數據采集、傳輸和匯聚體系。 加快大數據平臺建設，創新數據融合分析與共享交換機制。強化業務場景數據建模，深入挖掘數據價值，提升數據洞察能力。

     結合我們這么多年的數字化戰略和數據管理工作經驗，我們最近在構思一個數治應用技術體系框架，目前已經產生了一些輪廓性的前期成果。什么是數治應用技術體系？簡單來說是一個組織數字基因+數據管理能力成熟度評價和能力培養體系，下面我給些粗粒度的描述：

    首先是基因層面。在生物界，基因包含了個體生命成長的全面遺傳密碼信息，一個生物長成怎么樣，在自然的情況下是基因所決定的。所以數字經濟新時代，各行各業各種類型任何一個單位要成功地完成數字化轉型，都必須從宏觀、中觀、微觀三個角度，在繼承企業信息化經驗基礎上，積極培養組織的數字基因，所以今天的數字化轉型問題，是所有企事業單位和各類組織在數字經濟新生態環境中，轉變自身基因成為一個適應數字化生存的新物種，這肯定是一個脫胎換骨后再改頭換面的過程，如果一個組織不具備數字基因，花再多的價錢購買多多么高大上的數字裝備也不可能成為一個真正的數字化企業，道理和現實都在逐步印證這一點。

     雖然我們也大力呼吁數字化產業化的發展，但真正能完成我國經濟基礎高質量模式變革的還是大量傳統產業的全面產業數字化轉型工作，組織的數字基因要有效指導組織變革，不應該是一個完全不銜接組織歷史和現實的空洞理想或者紙上談兵的擺設，所以這個基因就要和產業數字化的具體工作有效銜接起來，后續企業成長可以依靠這個組織數字基因有效地指導信息體系建設和日常業務體系優化重構，組織數字基因的圖譜不是先驗的理論成果，同時也是企業自身發展中摸石過河積累下來的經驗寶庫，而如何合理評價組織數字基因，也離不開依據國標的數據管理能力成熟度模型。

     我們前面已經充分論證了，數據管理和治理工作在當下各類單位組織全面數字化轉型中處于核心地位，換句話說，我們在數字經濟條件下的生存和發展都要依托于數據治理工作，換句話說，數據管理和治理水平就成為制約組織數字化應用和轉型程度的瓶頸性因素，道理和現實都將逐步向我們表明，數治應用將成為企事業單位各項工作的定義前綴，比如“數治供應鏈”、“數治智造”、“數治新零售”、“數治新金融”、“數治政務服務”、“數治智慧城市”等等，數據治理將毫無疑問成為數字經濟新基礎設施建設中不可或缺的內容，所以數據應用技術體系應該看成新基建的一部分進行部署和實施。

      就當下而言，雖然每個單位都面對各種形態的數據問題或者困境，在我看來最大的差距不在技術和資源層面，還在認知層面。雖然中央已經用明文政策肯定了數據的要素地位，也鼓勵數據要素市場化和根據貢獻參與生產成果分配，而在太多的企業領導，對于數據如何成為資產還是存在各種質疑和顧慮，甚至有些領導對數據產生伴隨認知結構不和諧而來的恐慌和畏懼感，明知道自身組織各種數據問題的存在，卻總是想各種理由和借口拖延開展這方面的議題，不愿意正視和面對存在的數據問題，或者采用見招拆招的消極被動態度做些頭疼醫頭腳疼醫腳性質的權宜工作，這樣下去阻礙企業高質量發展的結構性數據問題始終無法得到根治，更遑論扎扎實實地推動數據治理體系化工作。為了徹底解決認知的問題，除了更廣泛和深入的數字化轉型和數據管理治理培訓教育必不可少之外，我認為對照國標DCMM對組織的數據管理能力水平進行評價也是非常必須的。

      為了解決各類企事業單位組織全面數字化轉型過程中卡脖子的數據治理難題，依托粵港澳國家應用數學中心這個國家基礎性研究平臺，我們整合數學家、數據科學家、數字化轉型和數據治理等領域的企業家和工程師的高端資源，打造了一個專攻數治應用技術的研究院，研究院將對外提供組織數字基因診斷服務，通過橫向課題合作，定制化地幫助各類單位組織建立自己適應數字化生存需要的組織基因，并以此來指導本單位有序的全面數字化轉型工作和培養與之適應的數據管理能力。

      我們將堅持開放合作、集成創新、技術引領、實踐優先的辦院原則，以數學應用和數據科學為各類企事業單位組織解決面臨的數據重大問題提供方法與技術為核心，全面整合學術、技術、產品等多方資源，幫助各類企事業單位大幅提升數據管理能力和數據核心生產力，在解決產業數字化轉型卡脖子問題的同時也推動相關應用數學、數據科學、數字化企業管理等學科發展，為數字中國建設與推動貢獻知識和研究的力量。

（初稿完成于2021年1月22日，如需要轉載請注明出處）