數據標準化：數據資產化從0到1的起點

隨著信息社會不斷向縱深發展，數據和信息作為戰略性資源的價值正在快速提升。管理大師湯姆·彼得斯早在2001年就指出：「一個組織如果沒有認識到管理數據和信息如同管理有形資產一樣極其重要，那麼它在新經濟時代將無法生存。」當前，數據的戰略價值已得到廣泛重視，數據治理能力也成為了衡量一個地區經濟社會發展水平的重要指標。與此同時，加強數據基因密碼及數據流動邏輯規則等標準化研究，奠定數據價值且快速提升數據治理能力成為面臨最大挑戰。

一、標準化水平決定數據價值

　　當前，我國正在大力推進國家治理體系和治理能力現代化建設，數據治理作為國家社會體系中一項新的研究課題也受到了高度重視。由於對數據治理體系及數據價值開發體系研究不夠、認識不足，我們只是在政務數據資源管理及大數據開發利用方面出台了一些政策文件，各行各業也在嘗試做一些大數據方面的應用，但這都沒有真正延伸到數據治理的框架體系之中，自然也無法推動數據價值的有效開發。事實上，也只有加強數據標準化建設，打造一套數據治理體系，我們才能真正進入數據時代和商業智能時代。

　　數據治理是一套持續優化完善的管理機制，主要包括組織架構、政策制度、技術工具、標準體系、作業流程、監督考核等方面。數據治理作為一項長期、體系化的工作，需要在各個方面同步推進，否則將出現治理過程的缺陷，降低數據治理水平。尤其數據標準體系作為核心技術規範，更是決定數據治理水平的關鍵環節，只有標準化才能真正實現數據的高效流動與開發利用。相反沒有數據的標準化，數據治理也將無從談起。

二、數據標準化的特點

　　數據標準化一直伴隨著經濟社會的發展，各行各業的各個層面也都面臨著數據標準化的問題。數據標準化是政府、企業或組織對數據的定義、組織、監督和保護進行規範化的過程，在當前城市大數據應用方面，數據標準化的核心也就是建立制度規範以及對數據元和元數據進行統一定義。在數據採集、存儲、分析與應用之前，我們通常需要先將數據標準化，標準化的數據也才更具開發利用價值。與此同時，數據標準化又是一項複雜的巨大工程，需要認清其自身特點，以便有效推動數據標準化工作。

　　第一，數據標準化具有長期性特點，其不是一朝一夕可以完成的，尤其對已有數據資源進行標準化是非常困難的，需要有持久作戰的心理準備；第二，科學性特點，數據標準化需要理論聯繫實際，需要服務於具體業務，不能隨意標準化，要科學推進；第三複雜性特點，當前，不同部門和行業都有大量的應用系統，數據類型、存在方式等千差萬別，標準化的過程將是十分複雜的；第四，緊迫性特色，數據標準化已成為影響經濟社會高效運行的關鍵，打破信息孤島，實現互聯互通十分緊迫；第五，體系性特點，數據標準化涉及國家政策制度、標準規範、安全管理等各方面內容，需要統籌考慮、體系化推進。

三、數據標準化的價值

　　數據標準化是指按照一定規範與邏輯規劃形成的有機整體，其是數據治理的基礎，目的是實現數據價值的最大化。數據的標準化是一個統一規範、統一模式的過程，包括管理制度的標準化、評價體系的標準化、技術工具的標準化、數據元的標準化等等一套體系化的內容。通過實施數據標準化，可以進一步促進管理的規範化和應用的精準化，充分發揮大數據在政務服務、公共管理、市場監管、環境治理等方面的價值。

　　針對我國城市數據治理的現狀來說，數據標準化的具體價值將體現在以下幾個方面：第一，通過數據標準化真正實現互聯互通與信息流動，進一步帶動物流、人流、資金流的高效流動，形成以信息資源為核心的新的資源體系；第二，通過數據標準化實現信息資源的價值開發，充分發揮底層、基礎數據標準化帶來的聯動效應和乘數效應，推動數據挖掘規模化、價值化；第三，通過數據標準化提高運行管理效率，包括數據管理、開發利用與相關服務等方面，進一步提升政府服務與城市運行效率；第四，通過數據標準化可以降低建設運營成本，包括硬體配置、軟體開發、運營維護與人才培訓等方方面面，同時也將節省大量的管理成本，使建設運營標準化、簡單化。

四、數據標準化推進策略

　　根據政府在數據治理中的角色定位，結合國家政務信息資源管理辦法及數據開發利用實際情況，數據標準化要以城市數據中心建設與運維管理標準化為核心，有計劃、有步驟、分層次地引入標準化手段，實施標準化策略，實現數據中心逐步向集約化、規範化方向發展，最終實現數據資源的資產化、資本化和價值化。

　　第一，成立數據資源管理機構，設置數據運營官崗位，轉變傳統數據中心以技術支撐為主的狀況，加強數據資源的統一管理與開發利用。組織機構不僅是實現數據治理的保障，也是推動數據標準化的關鍵，否則數據標準化工作將舉步維艱。

　　第二，根據國家在雲計算中心、信息服務、信息安全等方面的標準規範，實施數據中心標準化建設與管理。引入事件管理、問題管理、配置管理、安全管理體系，使數據中心軟硬體建設與安全運營得到有力保障。

　　第三，推動理論與實踐相結合，通過不斷總結實踐經驗，然後升級為國家或行業內的數據標準。目前，數據標準化工作剛剛開始，但局部的數據標準化探索工作是非常重要的，通過對大量實踐經驗進行綜合分析和優化提煉的數據標準，可起到降低成本，提高效率的作用。

　　第四，建立數據標準化工作制度，強化數據標準化在整個數據治理體系中的作用，不斷形成數據標準化的思維理念，逐步制定其數據標準化的工作規範，進一步指導數據治理體系建設，發揮數據標準化的價值。

　　第五，數據標準化要分級分類，對於底層基礎類數據要嚴格標準化，保障數據的唯一性、準確性，同時要加快完善體系化的數據定義、數據採集、數據分析和數據質量管理等方面的標準要求，不斷實現時間的價值增值。

　　第六，數據標準化要整體推進、循序漸進，加強對數據特點與應用規律的研究，保證體系化推進的科學性、合理性和前瞻性，同時通過制定計劃，明確長遠目標和標準層級，制定行之有效的推進計劃與路線圖，有計劃、有步驟、分層次實現數據標準化體系。

　　數據標準化任重道遠，以上是國脈互聯近幾年在各地數據資源梳理與目錄體系建設過程的經驗總結，也是國脈互聯研發的數據基因（DNA）系統思路與理念的體現，歡迎社會各界參與數據標準化的交流合作，為我國數據治理現代化建設做出更大貢獻。

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