工業企業數據治理模式的創新與實踐

隨著工業企業數字化進程不斷深化，工業數據作為新的生產要素，貫穿于工業全流程，工業企業數據治理的重要性不言而喻。本文重點關注了工業基礎數據的概念、數據治理的驅動因素、數據治理的基礎架構，提出了工業企業數據治理的理念創新、模式創新、構建保障體系等關鍵策略，旨在為工業企業提供切實的數據治理指南，推動數據驅動型管理和智能化決策的實現。

一、工業企業數據治理模式相關概述

（一）工業基礎數據的基本概念

工業數據涵蓋了從工業裝備設計、調試、維修到產品整個生命周期的豐富信息，包括設計、生產、制造、檢驗、使用、服務、回收、報廢等多個階段。工業數據一般產生于工業互聯網運行中長期積累的信息。機器數據涵蓋了工業裝備設計、調試、運行、維修等過程中的各類數據。工業互聯網平臺數據涉及了生產設備之間的通信、數據傳輸和遠程監控等信息。這些數據構成了企業寶貴的無形資產。有效管理和治理工業基礎數據對企業的決策、生產和運營等方面具有積極影響。

（二）工業數據治理的驅動因素

工業數據治理的驅動因素源于多應用程序執行不同業務功能所帶來的挑戰，驅動因素包括主數據管理問題、系統集成整合需求、商業智能與分析、隱私和安全要求、數據質量較差等方面。主數據管理強調確保一個應用程序的數據庫中具有特定數據元素的主控，滿足多維度數據下元數據的唯一性。領導層決策中主數據記錄的準確性尤為關鍵，尤其在系統建設和企業快速增長中可能涉及多個源系統。集成整合是另一重要驅動因素，強調了多應用程序執行不同業務功能時數據集成的必要性，需要根據企業需求自定義編寫集成邏輯并獲得IT支持。商業智能與分析分為提供管理層答案的BI/Reporting和通過分析增強應用程序兩部分。遵守數據隱私和財務法規成為另一關鍵因素，對各種數據存儲的管理確保法規合規性。數據質量保證是工業數據治理的推動力之一，凸顯了數據治理的緊迫性。這些因素共同推動著工業企業對數據治理模式的創新與實踐。

（三）工業企業數據治理的基礎架構

工業數據在治理過程中可劃分為操作技術數據（OT）和信息技術數據（IT）。OT數據占據了工業數據的主要部分，IT數據主要包括企業資源計劃（ERP）和制造執行系統（MES）等業務數據。這一基礎架構的設計與實踐是工業企業數據治理模式創新的關鍵一環，為企業在面對日益復雜的工業生產和管理挑戰時提供了有力的保障。工業企業數據治理系統功能架構如圖1所示。

二、工業企業數據治理模式的創新與實踐策略

（一）工業企業數據治理的理念創新

在工業企業數據治理中，傳統觀念面臨著重要的挑戰。傳統認識主要側重于提升數據庫軟件自身能力，或簡單地將其理解為數據資源的日常管理，并且數據優化工作往往在短期內很難看到成效。這導致許多企業管理者對數據治理方面的積極性不足，將其視為一項投入產出比不高的工作。為了應對這一挑戰，工業企業數據治理的理念創新需要采取價值驅動的方法。這一理念主張樹立起一個價值驅動的數據治理觀念，以改變傳統觀念，使其更注重數據治理的內在價值。實現數據治理價值的途徑需要發揮價值生成在工業數據治理中的引領作用。這意味著將價值創造貫穿于整個工業數據治理的過程中，激發不同部門和主體的積極性。通過價值驅動的數據治理理念，工業企業將更全面地理解和應用數據，將其視為生產的重要要素，推動工業數據治理模式的創新與實踐。

（二）工業企業數據治理的模式創新

工業企業數據治理的模式創新聚焦于提升數據采集質量。確保數據準確、時效、完整，采用新方法解決多終端通訊協議標準不一的問題。強調對數據源的甄別，制定工業數據標準，促進多源數據互通。分類分級方面，根據研發、生產、運維等標準，深入研究不同行業、企業分類的共性規律，實施差異化管理，明確云上、云下數據，并強化安全管理。模式創新還注重強化數據共享流通，建議建立激勵機制，形成數據共同體，推動工業數據交換。優化數據開發利用，強調全環節強化數據應用，推動新業態發展，提升工業數據應用水平。強調發展工業數據產品和服務，加速軟件化發展，鼓勵創新大賽，推動應用發展。這些創新模式將引領工業企業更智能地管理和利用數據，將數據視為生產的重要要素，促使工業企業在復雜數據環境中實現更靈活、高效、安全的數據治理。

（三）構建新型工業企業數據治理的保障體系

在構建新型工業企業數據治理保障體系中，關鍵措施包括建立組織機構體系、制定制度標準體系、完善評價考核體系，以及強化平臺技術研發。建議建立健全組織體系，由企業數據治理委員會牽頭，形成跨部門協調機制。首席數據官制度應專門負責數據治理工作，并探索激勵補償機制。制定制度標準體系至關重要，呼吁建立法規制度體系，進一步確定數據權屬和科學合理的數據標準。完善評價考核體系包括發展第三方評估機構，根據成熟度評估模型制定數據戰略規劃。強化平臺技術研發涵蓋區塊鏈、大數據、云計算、人工智能等技術，推動數據上鏈、跨鏈互認，構建全鏈共享閉環。支持數據保護技術研發，包括數字水印、數據脫敏、匿名化等。這些措施將有助于構建全面、可持續的工業企業數據治理保障體系，確保數據的安全性和有效性。

三、結語

本文通過深入分析工業企業數據治理，強調了將數據視為生產要素的理念，并提出了創新的數據治理策略。在理念創新中，強調了價值驅動的思維，倡導更注重內在價值的數據治理。在模式創新方面，強調了提升數據采集質量、分類分級、共享流通等策略。同時，構建組織機構、制度標準、評價考核體系和平臺技術等保障體系至關重要。這些策略不僅能夠提高數據質量和管理效率，也有助于工業企業更好地適應不斷變化的數據環境。

作者單位：紅塔遼寧煙草有限責任公司