數據管理體系包括數據標準、數據質量、數據安全、元數據管理、數據生存周期五個治理域,附錄提出了對數據管理體系的治理要求。隨著數字化、網絡化、智能化步伐不斷加快,數字化發展成為世界各國搶抓的戰略機遇。
數字治理行業未來發展前景如何?新一代信息技術逐步與工業制造業深度融合,引發影響深遠的產業變革,中國工業已然迎來大數據驅動,與行業機理、知識經驗相結合的智能化發展。數字經濟時代,數據是具有重要價值的生產要素,其中的能源數據既是推動行業發展的關鍵要素,也是國家、社會以及能源企業的重要資產。
數據治理(Data Governance)是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行,關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。
根據中研普華研究院《2022-2027年中國數據治理行業發展現狀分析及未來趨勢預測研究報告》顯示:
如今,在工業企業數字化轉型升級、工業互聯網飛速發展的時代背景下,工業企業數據在原本龐大的體量基礎上仍在飛速增長。但在支持上層應用時,工業大數據在來源多樣性、數據時序性和機器復雜性上面臨諸多痛點,工業企業需要建立完善的數據治理體系,在優質數據基礎上發揮出工業數據智能應用的價值潛能。
2021年,以機器學習與深度學習、知識圖譜、NLP、計算機視覺為技術主導的中國工業智能應用核心產業規模為93億元。其中,計算機視覺應用率先展開落地,為企業提供工業機器人的視覺引導和工業產品的視覺質檢等功能,助力企業提高生產制造效率與產品質檢準確率。而在經營管理、運維服務領域,AI應用從賦能環節和帶動價值角度均存在廣闊發展空間。
3月22日,國家發展改革委、國家能源局印發《“十四五”現代能源體系規劃》,文件表示,我國步入構建現代能源體系的新階段。
現代能源產業進入創新升級期。圍繞做好碳達峰、碳中和工作,能源系統面臨全新變革需要,迫切要求進一步增強科技創新引領和戰略支撐作用,全面提高能源產業基礎高級化和產業鏈現代化水平。加快能源產業數字化智能化升級。
推動能源基礎設施數字化。加快信息技術和能源產業融合發展,推動能源產業數字化升級,加強新一代信息技術、人工智能、云計算、區塊鏈、物聯網、大數據等新技術在能源領域的推廣應用。
在很多企業中,數據治理通常僅限于合規、隱私和安全層面。毫無疑問,這些都是關鍵領域,但如果擴大數據治理范圍并拓展監督人員多樣性,那么更高效的決策和運營自會帶來更多商業價值。當前,大型央企從數據湖建設、數據資產目錄建設、數據指標體系建設、數字化運營平臺建設等方面采取了一系列開發利用數據的措施。
數據治理構建統一可執行的標準,提升數據質量,發掘數據關系,建立數據認責和問責機制,治理后的標準化數據,才能融會貫通到不同的業務領域。
數據治理行業前景如何?
數據治理域包含數據管理體系和數據價值體系,是數據治理實施的對象。數據管理體系包括數據標準、數據質量、數據安全、元數據管理、數據生存周期五個治理域,附錄提出了對數據管理體系的治理要求。隨著數字化、網絡化、智能化步伐不斷加快,數字化發展成為世界各國搶抓的戰略機遇。
在疫情的大背景下,數字經濟為各國提供了可持續發展的重要支撐和力量。預計在“十四五”期間,我國數字經濟將會維持年均約9%的增速,預計2025年數字經濟的規模將超過60萬億元。
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2022-2027年中國數據治理行業發展現狀分析及未來趨勢預測研究報告
數據治理(Data Governance)是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行,關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。本研究...
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