Hola a todos, soy Wang Laoshi. Este año, el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información llevará a cabo la certificación de gestión de seguridad de datos. La empresa tiene la "suerte" de llevar a cabo una implementación piloto. Para garantizar el cumplimiento de la seguridad de datos y cumplir con la gestión de datos. certificación de nivel, se ha trabajado mucho este año. Luego compartiré con ustedes alguna experiencia en el gobierno de datos.

Antecedentes de la gobernanza de datos

antecedentes de política

doméstico

• En noviembre de 2019, la Cuarta Sesión Plenaria del XIX Comité Central del PCCh dejó en claro por primera vez que los datos deben usarse como un factor de producción para participar en la distribución de la sociedad.
• En marzo de 2020, las "Opiniones del Comité Central del Partido Comunista de China y el Consejo de Estado sobre la construcción de un sistema y un mecanismo más completos para la asignación del mercado de factores" propusieron que es necesario acelerar el cultivo de mercados de factores de datos, promover la apertura y el intercambio de datos del gobierno, mejorar el valor de los recursos de datos sociales y fortalecer los recursos de datos Integración y protección de seguridad.
• Las "Opiniones del Comité Central del Partido Comunista de China y el Consejo de Estado sobre la Aceleración de la Mejora del Sistema Económico de Mercado Socialista en la Nueva Era" emitidas en mayo de 2020 establecieron que es necesario acelerar el cultivo y desarrollo de la mercado de elementos de datos, establecer un mecanismo de gestión de listas de recursos de datos, mejorar la definición de propiedad de datos, abrir y compartir estándares y medidas tales como, circulación de transacciones, etc., para aprovechar al máximo el valor de los recursos de datos sociales. Promover la construcción de un gobierno digital, fortalecer el intercambio ordenado de datos y proteger la información personal de conformidad con la ley

en el extranjero

En diciembre de 2019, Estados Unidos lanzó la "Gobernanza y estrategia federal de datos" En
febrero de 2020, la Unión Europea lanzó la "Estrategia europea de datos" En
septiembre de 2020, el Reino Unido lanzó la "Estrategia nacional de datos"

Resumir

Muchos países han actualizado su estrategia de datos a una estrategia nacional
El gobierno de datos es una garantía importante para promover la realización del valor de los datos
El intercambio abierto de datos es la condición básica para liberar el valor de los datos
La gestión de la calidad de los datos es el vínculo clave para liberar el valor de los datos

experiencia técnica

Modelo de pirámide DIKW

Modelo de pirámide DIKW: los datos son la base y la calidad de los datos es la raíz del valor de los datos

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desafío técnico

• Silos de información: el fenómeno de la isla aislada es prominente, los sistemas comerciales "luchan entre sí" y los datos están dispersos, y los datos ya están orientados al negocio • Los estándares no son uniformes: no se han formulado
estándares de datos unificados, y hay una gran brecha entre los estándares comerciales y las definiciones técnicas de cada sistema
• La calidad de los datos es baja: datos buenos y malos en varios sistemas, baja calidad y formato de datos inconsistente
• Alto costo de administración de datos: es difícil organizar y administrar datos de manera eficiente
• Dificultad en intercambio de datos: no existe un mecanismo global de intercambio de datos para que los datos logren la interconexión de datos
• Seguridad de los datos: problema creciente de la seguridad de los datos
• Multimodal: los datos no están disponibles (datos no estructurados), no se pueden usar (baja calidad), no se pueden usar (no están integrados de manera efectiva) problemático

Los objetivos y la importancia del gobierno de datos

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Arquitectura de datos: razonable
Calidad de los datos: mejora
Estándares de datos: Autoritario
Directorio de datos: claro
Flujo de datos: compartir
Valor de datos: Ampliar
Seguridad de datos: Controlable
Activos de datos: antecedentes familiares claros, número inferior claro

Objetivo: Accesible, manejable, bien gobernado, visible, controlable y coexistente para
mejorar el valor de uso de los datos

Introducción al método de implementación

Introducción a la Metodología de Implementación PAI

P: El proceso orientado a procesos
proporciona flujo de trabajo y plantillas
para desarmar el trabajo de gobierno de datos en seis etapas: investigación de demanda, diseño general, diseño detallado, desarrollo de datos, operación y mantenimiento de implementación y capacitación, y especifica el contenido de entrada y salida de cada etapa y Plantilla
A: la automatización proporciona
productos y herramientas
Los productos (habilitantes) incluyen: plataforma de gestión de activos, plataforma de gestión de etiquetas, plataforma de servicios de recursos,
herramientas de BI (mejora de la eficiencia) incluyen: implementación por lotes de herramientas para acceso a datos, desarrollo, programación, etc.
I :Intelligence proporciona
capacidades de procesamiento y análisis de datos no estructurados, y capacidades de mejora de calidad y eficiencia de gobierno de datos estructurados
No estructurado: texto, video, voz y otras capacidades de procesamiento, capacidades de construcción de mapas
Estructurado: estandarización de datos, modelado, procesamiento de fusión de datos

Cuatro principales desarrollo de capacidades

Recopilación: capacidades de agregación de datos, frente a varias fuentes de datos, diversos tipos de datos y diferentes requisitos de puntualidad de datos, el gobierno de datos primero puede conectar todo tipo de datos a la plataforma, y "entrante" es el primer paso.

Gobierno: Capacidades de gobierno de datos en un sentido estricto, incluidos los estándares de datos, la calidad de los datos, los metadatos, la seguridad de los datos, el ciclo de vida de los datos y los datos maestros. El núcleo es garantizar la unificación de los estándares de datos, usar metadatos para comprender la distribución de los activos de datos, el análisis de impacto y la relación de sangre, la mejora continua de la calidad de los datos, la seguridad y confiabilidad de los activos de datos, el mecanismo de eliminación y destrucción de los activos de datos y la unificación. y uso de datos maestros básicos.

Comunicación: capacidades de integración de extracción de datos, los datos comerciales originales están dispersos en varios sistemas comerciales y la organización de datos se basa en la premisa de satisfacer el flujo comercial. Los requisitos de datos subsiguientes se llevan a cabo en función de los objetos comerciales reales en lugar de cada sistema comercial, por lo que los datos deben reorganizarse de acuerdo con las entidades comerciales. Por ejemplo, el análisis integral de las personas que realiza una unidad gubernamental generalmente involucra: propiedad, nivel de educación, cinco seguros sociales y un fondo de vivienda, pago de impuestos, miembros de la familia, etc., y los números de identificación deben usarse para conectar la oficina de administración de vivienda, transporte buró, buró de educación, buró de recursos humanos y seguridad social, departamento de impuestos, etc. Buró, Comisión de Salud y Salud y otros datos de comisiones y burós. Las capacidades de integración de datos son la base para el análisis de seguimiento para satisfacer diversas necesidades, la base para la acumulación de activos de datos y otro enfoque de la construcción de la plataforma.

Uso: las capacidades del servicio de datos, los activos de datos solo pueden ser efectivos si están realmente empoderados por el negocio front-end, por lo que cómo permitir que los departamentos comerciales encuentren rápidamente y utilicen convenientemente los activos de datos requeridos es otra capacidad central de la plataforma de gobierno de datos.

P: plan, estándares, planificación y formulación de procesos; D: hacer, ayudar a la implementación de herramientas de productos; C: verificar, verificar dos veces el aseguramiento de la tecnología empresarial; A: acción, optimización continua y mejora de la calidad de los datos y los servicios.