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。
。。。