论组织引入数治应用技术体系的必要性

张靖笙

      习总书记在2019年G20大阪峰会的数字经济特别会议上指出，“数字经济发展日新月异，深刻重塑世界经济和人类社会面貌”“要共同完善数据治理规则”。这一重要论述，也为我国进入新时代以来各领域的深化改革工作指明了方向，那就是在坚持以供给侧结构性改革为主线，加快发展数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展中通过规则和制度的完善来化解风险，这充分体现了党和国家领导核心用底线思维来做顶层引领的清醒战略。

      最近我老喜欢说一句大白话：“数据不是要素就是要命”，虽然这句话不是至理名言，但在当前的历史环境下是靠谱的。我说这句话有两层意思，一方面是响应领导核心关于“要构建以数据为关键要素的数字经济”的指示精神，二方面也是不客气地针砭和讽刺现在大多数政府单位和企业组织的领导人还远没有迫切开展数据治理工作的意识和意愿。国家标准GB/T 36073-2018数据管理能力成熟度评估模型 （Data

Management Capability Maturity Assessment Model ，DCMM）也颁布两年多时间了，根据我从业界朋友中获取的资讯，除了部分头部企业在这方面做了贯标和对标的工作部署，包括政府机构在内的大部分企事业单位管理决策层对于什么是数据管理和数据治理工作还认知空白。

      前几年阿里作为数字化转型的风向标提出了中台的概念，其实大家细看一下数据中台里面的各种功能设计，绝大部分是数据治理工作所需要的配置，然而即使数据中台的概念热火朝天地到处翻炒，也鲜见多少单位真的在数据治理工作方面下了实功夫。我前年和去年也曾经参与过一些关于中台的讨论，后来感觉如果无法明确下数据治理的核心工作定位和做出系统性的周密安排，很多打着数据中台或者大数据平台项目由于缺乏强有力的数据治理工体系支撑，应用逐渐会陷入软弱无力乃至崩溃解体的境地，于是当拆除中台的鼓噪崭露头角的时刻，我的建议是去掉包装，回归本质，不管还建不建数据中台，或者拆不拆数据中台，数据管理和数据治理都应该摆在当下各类组织全面数字化转型工作的核心地位。

       如果说数据是数字经济的核心要素，数据治理就是企业数字化转型中的核心工作，我之前写过一篇大白话的文章《数据要管理了才是自己的》，如果说没有数据要素则没有数字经济营商环境下开展业务活动的生产条件，数据要素从哪里来？归根到底数据资源还是从组织在日常的生产管理和业务活动中来，可大量组织只看到各种形形色色的数字终端界面，对于大多数组织数据用户而言，他们被这些各种数字化终端（包括手机和个人电脑）的界面和自己的数据资源绝缘了，工作中已经广泛依赖各种数字装备了，可却缺乏行之有效的手段从中提取出自己的数据进行资源化管理和资产化经营，大量的组织对于自己的数据资源没有形成集约化管理和二次开发利用的能力，这是他们的数据无法成为要素资产乃至于资产的根本原因，诚如自己努力积累下了丰富的实践经验可惜无法转化成为企业的智慧财产，而因为数据资源掌握在外人手上或者黑匣子里，自己的业务发展在数据生产力释放和信息安全方面就很有可能被别人卡脖子的可能，比如众所周知的某互联网巨头搞二选一的垄断性排他行为让一些实体企业遭受了巨额的市场销售和库存积压损失，说明了数据不但是要素，还很可能成为数据经济中恶性竞争的手段和要命武器。

       今天我们再谈数据治理，已经要每个组织上升到在数字经济和大数据革命的时代浪潮席卷而来每一个组织维护自己的生存和发展主权的必须工作的角度了，虽然我们不能否认科技发展给人类社会带来总体上是进步的，但一场新冠疫情的大考也让我们清醒的认识到科技进步不见得提升了人性文明程度，自私自利还是非常根深蒂固的人性组成部分，很多早年还是假天下人民名义颠覆传统产业的互联网屠龙少年，在国际资本势力的裹挟下今天已经成为数字经济中肆无忌惮剥削劳动人民和攫取巨大垄断利润的大山和恶龙，我认为这些穿上伪数字科技创新黄马甲的互联网企业，并没有起到多少切实推动传统产业数字化全面转型的正面作用，反而爆出了野蛮冲击破坏传统产业生态的惊天阴谋和疯狂大数据杀熟的肮脏内幕大雷，虽然我们相信党和国家，但自己组织的数据资源无法自主可控，假手于人始终不是数字经济中安全可靠和自主可持续发展的业务架构。

      2020年4月9日，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式发布，在国家层面首次将数据作为生产要素列进文件，顺应社会大势，为数字经济的超速发展奠定了认知基础。数字经济中，数据作为数字经济的核心要素，数据治理必然会成为现代数字化企业治理的核心和基础性工作，应该在企业的治理架构中占据中央位置。习总书记指出：“善于获取数据、分析数据、运用数据，是领导干部做好工作的基本功，各级领导干部要加强学习，懂得大数据，用好大数据，增强利用数据推进各项工作的本领，不断提高对大数据发展规律的把握能力，使大数据在各项工作中发挥更大作用”。让领导者听数据的话来做决策，这不仅仅是思想教育的问题，还应该是治理体系和管理机制的问题，如果领导决策者不主动推动数据治理和数据应用，实现让数据说话或者用数据做决策的治理机制不就是一句空话了吗？

      2020年8月19号国务院国资委颁布了《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》。对国有企业数字化转型提出具体要求，指明发展方向，描绘数字蓝图，规划转型路径。明确提出构建数据治理体系：加快集团数据治理体系建设，明确数据治理归口管理部门，加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，定期评估数据治理能力成熟度。加强生产现场、服务过程等数据动态采集，建立覆盖企业业务链条的数据采集、传输和汇聚体系。 加快大数据平台建设，创新数据融合分析与共享交换机制。强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力。

     结合我们这么多年的数字化战略和数据管理工作经验，我们最近在构思一个数治应用技术体系框架，目前已经产生了一些轮廓性的前期成果。什么是数治应用技术体系？简单来说是一个组织数字基因+数据管理能力成熟度评价和能力培养体系，下面我给些粗粒度的描述：

    首先是基因层面。在生物界，基因包含了个体生命成长的全面遗传密码信息，一个生物长成怎么样，在自然的情况下是基因所决定的。所以数字经济新时代，各行各业各种类型任何一个单位要成功地完成数字化转型，都必须从宏观、中观、微观三个角度，在继承企业信息化经验基础上，积极培养组织的数字基因，所以今天的数字化转型问题，是所有企事业单位和各类组织在数字经济新生态环境中，转变自身基因成为一个适应数字化生存的新物种，这肯定是一个脱胎换骨后再改头换面的过程，如果一个组织不具备数字基因，花再多的价钱购买多多么高大上的数字装备也不可能成为一个真正的数字化企业，道理和现实都在逐步印证这一点。

     虽然我们也大力呼吁数字化产业化的发展，但真正能完成我国经济基础高质量模式变革的还是大量传统产业的全面产业数字化转型工作，组织的数字基因要有效指导组织变革，不应该是一个完全不衔接组织历史和现实的空洞理想或者纸上谈兵的摆设，所以这个基因就要和产业数字化的具体工作有效衔接起来，后续企业成长可以依靠这个组织数字基因有效地指导信息体系建设和日常业务体系优化重构，组织数字基因的图谱不是先验的理论成果，同时也是企业自身发展中摸石过河积累下来的经验宝库，而如何合理评价组织数字基因，也离不开依据国标的数据管理能力成熟度模型。

     我们前面已经充分论证了，数据管理和治理工作在当下各类单位组织全面数字化转型中处于核心地位，换句话说，我们在数字经济条件下的生存和发展都要依托于数据治理工作，换句话说，数据管理和治理水平就成为制约组织数字化应用和转型程度的瓶颈性因素，道理和现实都将逐步向我们表明，数治应用将成为企事业单位各项工作的定义前缀，比如“数治供应链”、“数治智造”、“数治新零售”、“数治新金融”、“数治政务服务”、“数治智慧城市”等等，数据治理将毫无疑问成为数字经济新基础设施建设中不可或缺的内容，所以数据应用技术体系应该看成新基建的一部分进行部署和实施。

      就当下而言，虽然每个单位都面对各种形态的数据问题或者困境，在我看来最大的差距不在技术和资源层面，还在认知层面。虽然中央已经用明文政策肯定了数据的要素地位，也鼓励数据要素市场化和根据贡献参与生产成果分配，而在太多的企业领导，对于数据如何成为资产还是存在各种质疑和顾虑，甚至有些领导对数据产生伴随认知结构不和谐而来的恐慌和畏惧感，明知道自身组织各种数据问题的存在，却总是想各种理由和借口拖延开展这方面的议题，不愿意正视和面对存在的数据问题，或者采用见招拆招的消极被动态度做些头疼医头脚疼医脚性质的权宜工作，这样下去阻碍企业高质量发展的结构性数据问题始终无法得到根治，更遑论扎扎实实地推动数据治理体系化工作。为了彻底解决认知的问题，除了更广泛和深入的数字化转型和数据管理治理培训教育必不可少之外，我认为对照国标DCMM对组织的数据管理能力水平进行评价也是非常必须的。

      为了解决各类企事业单位组织全面数字化转型过程中卡脖子的数据治理难题，依托粤港澳国家应用数学中心这个国家基础性研究平台，我们整合数学家、数据科学家、数字化转型和数据治理等领域的企业家和工程师的高端资源，打造了一个专攻数治应用技术的研究院，研究院将对外提供组织数字基因诊断服务，通过横向课题合作，定制化地帮助各类单位组织建立自己适应数字化生存需要的组织基因，并以此来指导本单位有序的全面数字化转型工作和培养与之适应的数据管理能力。

      我们将坚持开放合作、集成创新、技术引领、实践优先的办院原则，以数学应用和数据科学为各类企事业单位组织解决面临的数据重大问题提供方法与技术为核心，全面整合学术、技术、产品等多方资源，帮助各类企事业单位大幅提升数据管理能力和数据核心生产力，在解决产业数字化转型卡脖子问题的同时也推动相关应用数学、数据科学、数字化企业管理等学科发展，为数字中国建设与推动贡献知识和研究的力量。

（初稿完成于2021年1月22日，如需要转载请注明出处）