高质量的数据开发,需对数据采集、存储、加工、分析、应用等全流程精细化管控,对数据治理、数据架构、数据工具等关键要素系统性优化,方能让数据价值落地生根。
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从流程视角看,数据价值实现往往并非一蹴而就。数据采集要在成本效益间平衡,防止"数据唯大论",夯实后续开发的数据根基;数据存储要在集中与分布间平衡,形成统一数据湖与灵活数据集市的分层架构;数据处理要注重标准规范与敏捷创新的平衡,既要通过元数据、主数据管理保障数据质量,也要支持数据沙盒等敏捷开发;数据分析则要将传统数据集成与大数据分析创新性结合,优化算法模型,并与BI工具、自助分析工具深度整合;最后,数据成果要通过可视化应用、实时API等渠道快速嵌入业务场景,并持续优化闭环,让数据价值内化于业务运营之中。
从保障视角看,扎实的数据治理、先进的数据架构和数据工程化能力,是数据应用的"三驾马车"。数据治理体系是数据资产管理的顶层设计,要聚焦数据标准、数据质量、数据安全、数据生命周期等核心领域,并将数据治理嵌入业务规划、组织流程和绩效考核,营造良性数据文化。大数据架构则是数据应用的技术底座,要立足Lambda架构等当代数据架构范型,构建采集传输层、数据存储层、数据分析层、数据应用层的端到端技术架构,保障海量数据高效流转。数据工程化能力则是数据分析应用的催化剂,要将机器学习、知识工程等先进技术与数据管道、数据服务等基础设施深度融合,做到分析即服务、服务即应用,加速从数据到价值的演进。
此外,数据驱动的组织文化、跨界融合的数据人才,也是数据开发利用不可或缺的软实力。要广泛宣贯大数据理念,倡导基于事实和证据的决策文化,将数据思维内化于业务主线。对内要加强数据分析师、数据科学家、数据工程师等专业人才的培养,构建复合型数据人才梯队;对外则要以开放共享的理念打造数据创新生态,吸引高校、科研机构、创业企业等多元主体参与数据开发,汇聚各方智慧,让数据创造更多价值。
在数字经济的浪潮中,数据资产开发利用从来都在创新的路上。随着云计算、人工智能、区块链等新兴技术的迭代演进,数据应用正呈现出智能化、平台化、生态化的新趋势。
其一,智能化应用成为新常态。人工智能下的智能数据管理和智能数据分析,正在成为新的增长点。从智能数据感知、智能元数据自动抽取,到智能数据质量治理,再到基于知识图谱、因果推理、小样本学习的智能数据分析,智能化正渗透到数据管理和数据分析的方方面面。智能分析平台集数据管理、分析、服务于一体,大幅提升数据开发利用的时效性和精准度,有望成为数字化转型的"新引擎"。
其二,数据中台成为新平台。通过数据中台沉淀数据、算法、服务等数字资产,为前台应用赋能,是大型组织数据开发利用的新趋势。从数据资产视角看,数据中台涵盖数据采集、存储、共享、分析、服务等全栈数据能力,是数据开发的"黄金后台";从业务视角看,数据中台通过标准API、算法组件等,为前台应用开发提供即插即用、随叫随到的数据服务,让数据应用更加敏捷灵活。此外,业务中台、算法中台与数据中台的融合,也将开辟业务创新、数据应用的崭新路径。
其三,数据开放催生新生态。开源、开放、众包,正成为数据开发利用的新常态。从数据资产视角看,政务数据、公共数据向社会开放共享的广度和深度持续拓展;从技术工具看,数据分析、数据可视化等领域涌现出一大批开源产品和开源社区,正在重塑数据创新的生态图谱;从应用场景看,基于开放数据的创新应用、创业企业不断涌现,让数据活起来、用起来、值起来。可以预见,随着数据开放共享的制度环境持续优化,跨部门、跨行业、跨领域的数据协同将更加深入,开源开放的创新模式也将进一步创新,由此形成的数据要素市场和数据生态,将为数字中国建设注入源源不断的新动能。
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