下一代数据治理三大趋势

  近年来，，，我国大数据产业一直处于持续向上向好的态势。。。。中国信通院作为行业智库和产业创新发展平台，
，始终通过行业研究与各位同仁同频共振，，梳理和总结发展的趋势
、、、、面临的挑战，，，，形成体系化的观察。。。。在2023数据资产管理大会——数据资产化分论坛上，，，
，中国信通院云计算与大数据研究所尹正发表了《下一代数据管理，
，，敏捷化、、、分布式
、、智能化》的主旨演讲，，，总结了数据管理的变革趋势，，和中国信通院在数据管理发展的未来规划
。。。
。

演讲内容如下

  大家好
，，，非常高兴时隔多年终于在线下办数据资产管理大会。。今天由我为大家带来《下一代数据管理，
，敏捷化、、分布式、
、、、智能化》的主旨演讲，，也是基于我们以前对数据管理研究的成果做基本介绍。
。。。

  2023年我国在数据领域、、
、科技产业有很大进步，
，，实行了很多重点举措。。。比如“数据二十条”的颁布，，，“数据要素”的提出和迅速落地，，国家数据局的成立和近期发布很多相关的制度，
，像数据基础设施和数据成本计划等等。。。

  

  关于大模型方面，，我们认为大模型更像是数据原生的应用。。以前提数据应用大多是从软件思维出发，，大模型的出现让我们看到数据应用应是从数据思维出发来解决问题，，，这也给我们带来很多的新想法
、、、、新思考，，，让我们看到很多发展的契机。。
。。

  基于此，，，，我们发现几点变革趋势。。

  

  第一是流程变革
：从职能驱动到流程驱动。。。

  举一个例子，，，，我们之前调研一个大的企业
，，，，技术对接人半年换十几个人，，业务突然进行不下去，，这就是职能驱动的劣势。。。流程驱动的好处是每个人在流程当中处理一件事情，
，可以明确个人的责任和义务，，，
，以及看到目前存在的问题，，并从流程上进行优化。
。。

  基于此，
，，，我们于今年四月份发布了Dataops白皮书
，
，同时更新了Dataops2.0白皮书
。。。丰富了实践成果，
，给出了规范
、、
、、流程、、
、、度量的标准，，，
，从效率、、、质量、、成本上提升了收益。。。
。

  

  第二是架构变革：从集中式架构到分布式架构
。。。

  结合目前的需要，，，，越来越多企业面临着数据量越来越大和数据链路越来越长的问题
，，，，许多集团被如何处理和下面分、、、、子公司之间的数据关系所困扰
。
。

  从现在来看越来越多企业考虑分布式管理的形式，，
，个人认为这是一种顺势而为的管理理念
。。。。因为数据就是在各个公司领域产生的
，，
，如果被动的把他们集中起来再用，，这个链本身就会加长。。。对于此
，
，，
，我们与中国移动集团共同研究下一代的数据治理体系，，，，并共同产出了《通信行业数据编织技术白皮书》。。。

  

  第三个趋势是体系变革：从BI数据管理到AI数据管理
。。。

  数据量的倍增和非结构化数据的持续增长使我们面临着新的问题
。。。
。以前更多的关注点在如何治理结构化数据。。
。随着大模型的产生，，，，迫使我们重新思考非结构化数据治理的问题，，许多方面的内容都需要重新补充，
，比如对非结构化数据质量的评价、、
、、智能化的数据治理、
、
、、面向人工智能的数据治理等方面。。

  目前，，我们已经启动了人工智能数据治理白皮书的编制工作，，从AI for DG和DG for AI两个角度阐明人工智能与数据治理之间的关系。。

  

  在Dataops方面将今年形成完整的体系框架
，，发布《DataOps实践指南1.0》，，24年持续的迭代更新2.0版本，，，，其中包括了方法论和体系标准的完善。。。

  在Data Fabric方面，，，今年启动基于数据虚拟化的调研，，，明年会陆续的发布数据编织基本能力要求
，，给予产业指引
，，探索如何一步步构成数据编织式数据架构。
。。
  在AI数据治理方面将会在非结构化数据治理体系、、
、、智能化数据治理体系、、多模态数据治理体系等方面进行探索。。
  谢谢大家。。。