El 27 de abril, en la Cumbre de nuevas prácticas de gobierno de datos de 2023, el Sr. Chen Lijie, socio de KPMG Consulting (China) Co., Ltd., compartió un discurso de apertura sobre "Gestión y operación de activos de datos en la era de la economía digital".
La siguiente es la transcripción del discurso del Sr. Chen Lijie. Para facilitar la lectura, el editor ha realizado algunos cambios de redacción y optimización del texto. ¡Buenos días chicos! Es un gran honor ser invitado a participar en la Cumbre de Nuevas Prácticas de Gobernanza de Datos de 2023. Hoy me gustaría aprovechar esta oportunidad para compartir con ustedes algunas de las últimas tendencias de la industria que hemos visto en el proceso de intercambios de economía digital a nivel nacional. proyectos de nivel y consultoría en empresas específicas.
1. La tendencia de factorización de activos de datos en la era de la economía digital
En los últimos años, la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma, el Ministerio de Finanzas, el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información y la Administración del Ciberespacio de China, incluidos los gobiernos locales, han introducido una serie de sistemas y medidas de gestión. Anteriormente, nos comunicamos con la División de Alta Tecnología y la División de Monitoreo de Precios de la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma. Recibieron comentarios muy positivos de muchos colegas de la industria después del lanzamiento de los "Artículos de 20 datos", distribución de ingresos, gobierno de seguridad cuatro pilares , entonces, ¿cómo implementar? ¿Existen reglas de implementación?
En este sentido, proponemos que aún no está maduro para formular reglas de implementación relevantes, se recomienda realizar primero un trabajo piloto, es decir, seleccionar una o dos industrias y escenarios para implementar estos contenidos primero . En términos de industria, elija industrias con capacidades relativamente líderes en la gestión y operación de activos de datos, como finanzas y comunicaciones; en términos de regiones, elija regiones donde la economía digital se esté desarrollando rápidamente, como Zhejiang y Jiangsu; en términos de escenarios, elegir industrias que estén más integradas con escenarios de negocio, a través de trabajos piloto para promover el desarrollo de trabajos de seguimiento.
Han pasado más de tres años desde que la Cuarta Sesión Plenaria del XIX Comité Central del PCCh utilizó por primera vez los datos como factor de producción, y los documentos institucionales y de políticas de apoyo relevantes han madurado. Ahora se está realizando el trabajo piloto y se realizará una promoción integral. realizarse inmediatamente después del piloto. Por lo tanto, la tendencia de que los datos privados sean el factor central de producción debe ser irreversible. **La gobernanza de datos tradicional está impulsada principalmente por la regulación, especialmente en los ocho años de regulación financiera, la Comisión Reguladora de Seguros y Banca de China ha emitido requisitos de cumplimiento relevantes. Se entiende que en 2021 y 2022, el Banco Popular de China y la Comisión Reguladora de Banca y Seguros de China impondrán más de mil millones de multas a los datos de las instituciones financieras, incluso justo después del primer trimestre de este año, y las multas han superado los 600 millón. Sin embargo, con una mayor implementación de los elementos de datos, la futura gobernanza de datos se transformará gradualmente en impulsada por lo digital e impulsada por el valor, lo cual está relacionado con la competitividad central de las empresas y es una tendencia inevitable del desarrollo futuro.
Las "Regulaciones para la Administración de Estadísticas Regulatorias” emitidas por la Comisión Reguladora de Banca y Seguros de China en diciembre del año pasado mencionan específicamente las aplicaciones de datos. Se recomienda que las instituciones financieras consideren completamente las aplicaciones de datos y las empresas habilitadas para datos en el proceso de presentación de informes regulatorios. Estadísticas. Es decir, no solo procese e informe estadísticas de datos, sino que también considere los escenarios de empoderamiento de aplicaciones comerciales dentro de las instituciones financieras, y use algunas tecnologías más recientes, como big data e inteligencia artificial para empoderar negocios cuando sea necesario, lo que también refleja la tendencia de desarrollo. de digitalización, inteligencia, capitalización y valorización.
2. Asignación de derechos de propiedad de los datos
Como se mencionó anteriormente, los "20 artículos de datos" propusieron cuatro pilares, el primero de los cuales son los derechos de propiedad de los datos . Ahora el estado ha minimizado la propiedad de los datos, y las empresas tienen derecho a retenerlos. Al procesar los datos que tienen en productos de datos, tienen derecho a operar y operar. Después de proporcionarlos al mundo exterior, los usuarios tienen derecho para usarlo En este proceso, se deben considerar los derechos de propiedad de los datos, que es la mayor diferencia entre la gestión de activos de datos actual y el gobierno de datos tradicional 1.0. Si se dice que la gobernanza de datos tiene que ver más con el reconocimiento de responsabilidad y el castigo por problemas de calidad, entonces la gestión de activos de datos actual tiene más que ver con la confirmación de derechos, y la distribución de beneficios después de la confirmación de derechos es un punto muy crítico.
En el proceso de gestión de activos de datos y proyectos de operación con algunos bancos grandes recientemente, hemos tratado de poner la valoración y el precio de los activos de datos en la evaluación interna del desempeño del banco, es decir, si hay un departamento comercial que reclama estos datos. en el futuro, las responsabilidades y derechos de los compañeros. Una vez que el departamento de datos y el departamento de operaciones conviertan estos datos en productos y servicios de datos correspondientes, ya sean los beneficios generados por el empoderamiento interno, habrá precios de transferencia internos o si el empoderamiento externo puede tener una distribución de ingresos, el departamento de negocios pensará que el gobierno de datos o la gestión de activos de datos no es una carga, porque la evaluación del desempeño no es un simple castigo por un desempeño deficiente, sino un buen precio de transferencia de fondos internos, distribución externa directa de ingresos, por lo que esto juega un papel en el proceso de promoción Gran efecto.
El principio de distribución del ingreso en "Data 20" es que quien invierte lo distribuirá, y los departamentos que no han invertido no tienen voz en la distribución del ingreso. En la actualidad, el pensamiento del departamento comercial también está cambiando gradualmente. Descubrimos que en el pasado, el gobierno de datos estaba dominado por el departamento de datos y el departamento de tecnología. El departamento de tecnología y el departamento comercial se unen para llevar a cabo un trabajo piloto, y entonces se puede desplegar completamente.
3. Operación de activos de datos financieros y realización de valor.
Combinado con el trasfondo de toda la economía digital del país, ¿cómo deberían las instituciones financieras llevar a cabo la gestión de operaciones de activos de datos y la realización de valor? En primer lugar, hablemos del marco general. Este marco también se basa en el gobierno de datos tradicional y nuestra reciente gestión de mercados de datos emergentes, gobierno, integración, agilidad, orientación, evaluación, evaluación y comentarios, que suman un total de 12 puntos clave de gestión.
"establecer"
En primer lugar, "construir", la empresa debe tener una base de datos, y para estos objetos de datos, primero debe establecer una base básica, "construir" incluye "recolección-comunicación-remesa", la minería se refiere a la recolección, desde la perspectiva de negocio, qué datos se recopilan, cuál es el rango? ¿Cuál es el estándar? ¿Qué son los requerimientos? El segundo es la "comunicación".Después de la minería, debe integrarse y conectarse internamente, entre departamentos, entre sistemas y con escenarios comerciales y procesos comerciales. No se puede decir que los datos, los negocios y la tecnología sean capas separadas. La tercera "colección" se refiere a la convergencia. Muchos departamentos comerciales mencionaron si los datos de los departamentos comerciales se pueden recopilar en una plataforma de datos unificada para una gestión unificada.
"Tubo"
Una vez que se completa el "edificio", es necesario considerar la "gestión". "Guan" ha derivado de tres palabras, "pan-gui-zhi". Este es un gobierno de datos más tradicional. A menudo mencionamos que primero necesitamos hacer un inventario, clasificar y clasificar los datos para formar un catálogo durante el proceso de inventario, establecer estándares y normas en función del catálogo de activos de datos y luego pasar a la gobernanza: por un lado, estándares y especificaciones. están fuera de norma, por otro lado, la calidad de seguimiento, rectificación y mejora. Entonces tenemos que considerar el "uso".
"usar"
** "Yong" incluye "rong-min-yin". **He estado mencionando la necesidad de pilotos arriba, pero de hecho es para encontrar pilotos en términos de aplicaciones comerciales. Primero, debe haber integración, incluida la integración de aplicaciones comerciales para el gobierno de datos que el Banco Popular de China siempre ha mencionado.¿Cómo integrar? Es necesario encontrar algunos escenarios comerciales específicos, como escenarios de marketing de clientes, ¿qué datos estarán involucrados en los escenarios de marketing de clientes? ¿Cómo es la calidad de los datos? ¿Qué pasa con los requisitos de cumplimiento de seguridad? ¿Se puede usar? ¿Quiere insensibilizarse, qué tipo de producto de datos de marketing crear y qué valor y utilidad puede tener este producto? Es necesario planificar todo el escenario empresarial integrado, y luego desarrollarlo e implementarlo de manera ágil, e integrar el concepto y los requisitos de gobierno de datos con el desarrollo a través de Data OPS. "Introducción" se refiere a guiar al departamento de negocios para usar los datos. El departamento de negocios tiene muy claro el empoderamiento de los datos en el escenario empresarial, pero qué tipo de medios técnicos, qué modelo, qué algoritmo usar y qué organizaciones externas para encontrar Cooperación requiere guía.
"Comentario"
**El nivel más bajo es "evaluación", y hemos lanzado "evaluación, evaluación y comentario". ¿Qué es más evaluación? Es la valoración y fijación de precios de los activos de datos mencionados anteriormente, que es la base y un mecanismo de apoyo para el futuro. Al mismo tiempo, debe haber comentarios y comentarios, o lo que llamamos evaluaciones. Desde el punto de vista de la gerencia, tenemos que evaluar quién lo está haciendo bien y quién no. Desde la perspectiva de terceros y consumidores, debe haber comentarios: ¿La gestión de activos de datos es buena y la experiencia del cliente es alta? Si el gobierno de datos es perfecto, pero el departamento comercial o los consumidores o usuarios reportan una mala experiencia, entonces hay un problema. Por lo tanto, "valoración, evaluación y comentario" se basan en tres perspectivas diferentes, las perspectivas de los productores, administradores y consumidores, que básicamente constituyen un conjunto de sistemas de evaluación. Los anteriores son los 12 principios básicos de la gestión de activos de datos en todo nuestro empresa puntos de gestión.
4. El sistema operativo trinitario de "catálogo-cuenta-producto"
El punto de partida de la operación de activos de datos es formar un catálogo de activos de datos unificado a través del inventario, y se recomienda no dividir este catálogo por temas de tecnología de TI tradicionales, sino tomar lo que el departamento de negocios pueda entender. El modelado subyacente se puede realizar a través de la metodología de modelado tradicional, pero dado que se dice que la presentación del negocio es de miles de personas, entonces la etiqueta de activos de datos también puede ser de miles de personas, podemos tener etiquetas de datos, etiquetas de tecnología, en el Al mismo tiempo, también es posible crear una etiqueta comercial para activos de datos para el departamento comercial, que es conveniente para que el departamento comercial se suscriba, consulte y mantenga, pero se puede mapear y combinar con el modelo subyacente. Luego confirme los derechos, clasifique y clasifique, y finalmente cree productos de datos.
** Para los productos de datos, recomendamos que las empresas consideren crear un sistema operativo trinitario de "catálogo-cuenta-producto" en el futuro. **Todos los datos que consideremos valiosos se pueden colocar en el catálogo de activos, que es la base. En este activo, necesitamos considerar el concepto de una cuenta de activo ¿Qué más hay sobre esta cuenta? Dos aspectos, un aspecto está ligado a la propiedad del activo, quién posee el activo y establece una cuenta de activos. La segunda está relacionada con el acceso seguro ¿Qué datos se pueden utilizar y cuáles no? A través de cuentas de activos de datos para aclarar y en función de los resultados de clasificación y clasificación, ¿a qué cuentas se puede acceder, a qué cuentas no se puede acceder, qué cuentas se pueden usar y cuáles no se pueden usar? Por lo tanto, la cuenta logra dos propósitos, uno es la propiedad y el otro es el cumplimiento de la seguridad.
5. Creación de productos de datos
Con respecto a los productos de datos, es importante enfatizar que las instituciones financieras generalmente crean productos de datos por parte del departamento de tecnología y el departamento de datos, y se basan más en el pensamiento de desarrollo, como desarrollar algunos informes, desarrollar algunos indicadores, desarrollar un panel de control, Desarrollar un conjunto de modelos, etc., básicamente se mantiene en el concepto de desarrollo tradicional, pero la creación de productos de datos que proponemos aquí debe convertirse en un concepto de producto, y los datos deben considerarse como un producto financiero, desde la planificación, diseño, exploración a desarrollo, implementación, que cubre todo el proceso del ciclo de vida, como el período de crecimiento, el período de madurez, el período de recesión, la exclusión de la lista y la interrupción. Si desea ir en la dirección de los activos, debe ser inseparable de la creación y operación del producto. En la actualidad, muchas instituciones financieras tienen relativamente carencias en términos de metodología, posiciones de personal y asignación de talento, en el futuro debemos fortalecerlas gradualmente.
6. Operación conforme de los activos de datos
El cumplimiento de la seguridad es el resultado final. En toda la industria financiera, leyes y regulaciones relevantes, términos y requisitos de la industria, incluidos algunos estándares y regulaciones, simplemente clasificamos casi 100 documentos de políticas en ese momento, entre los cuales la "Ley de seguridad de datos" puede identificar los requisitos específicos, y estos Los requisitos pueden corresponder a 12 estándares de la industria, 10 reglamentos locales, 17 estándares nacionales, 2 leyes nacionales y 17 reglamentos ministeriales. Al mismo tiempo, debemos encadenar todos estos contenidos y devolverlos a los escenarios específicos de nuestra gestión y operación de datos, y debemos realizar operaciones de cumplimiento detalladas para cada cláusula legal a seguir en cada escenario.
Ahora hacemos la gestión de la seguridad de los datos más directamente en función de los resultados de la clasificación y la clasificación para hacer políticas de seguridad e implementarlas a través del control del sistema. En la actualidad, las instituciones financieras han comenzado gradualmente a realizar búsquedas detalladas, artículo por artículo y de cumplimiento, y los artículos posteriores a la búsqueda caen en escenarios de aplicación de datos específicos, y pueden realizar una evaluación de riesgos y un análisis de impacto en el cumplimiento de este escenario también. como la serie de soluciones que siguen, por supuesto es muy difícil lograr este nivel de granularidad, que también es nuestro objetivo de desarrollo futuro.
7. Evaluación del valor de los activos de datos
Muchos temas de la industria ahora están estudiando la valoración y el precio de los activos de datos. Ya sea desde la perspectiva del valor inherente, el costo de entrada o el valor de reemplazo futuro, los beneficios de la multiplicación de factores y el valor de mercado, se debe formar un modelo de valoración integral. Una vez que se implemente la valoración de los activos de datos, creo que se resolverán muchos problemas.
Durante todo el proceso de valoración, también planteamos un punto de vista, en la actualidad se utilizan valoraciones más estáticas, incluso los intentos que hacen muchas entidades financieras también son valoraciones estáticas. En el futuro, si realmente queremos incluir la valoración en todo el ciclo de vida de los productos de datos, entonces debe ser una valoración dinámica, desde la recopilación de datos, el procesamiento, el almacenamiento, el empaquetado, la creación del producto y, finalmente, hasta la realización de la circulación de transacciones. Para generar valor, durante todo el ciclo de vida, cada nodo debe ser evaluado, y después de la evaluación, debe haber un enlace de valor agregado, para que se pueda lograr una gestión refinada, y es posible decir quién recopiló la lista de recopilación y cuánto se generó durante el proceso de recolección Valor, ¿qué valor se genera en el proceso de procesamiento? En el futuro, realizaremos el reparto de beneficios de los departamentos comerciales. Sin este sistema de evaluación, no podremos compartir los beneficios.
Debido a limitaciones de tiempo, compartiré el contenido anterior con ustedes hoy, ¡gracias por escuchar!