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2020年12月25日，由中國國際大數據產業博覽會組委會主辦的“永不落幕的數博會”2020系列活動——“大數據產業生態創新發展高峰會”在京舉行。
中國工程院院士鄔賀銓，中國工程院院士沈昌祥，中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏，美林數據高級副總裁劉宏，滿幫集團黨委書記副總裁徐強以及東軟集團、科大國創、易觀智庫、東方國信、久其軟件、永洪商智、百分點等眾多兩院院士、政府代表、專家學者、企業高層管理者共同探討產業數字化及大數據產業生態健康與發展的未來機遇與挑戰。
近年來，數字經濟炙手可熱。在全國信息化快速發展的大背景下，大數據已經成為國家重要的基礎性戰略資源，正引領新一輪科技創新，推動經濟轉型發展。受到宏觀政策環境、技術進步和升級、數字應用普及滲透等利好因素影響，《2020年中國大數據產業發現白皮書》預計，2020年我國大數據產業整體規模將達到6670.2億元。
大數據產業蓬勃發展的同時，傳統企業的數字化轉型也迫在眉睫。大數據改變了傳統的企業發展模式，但產業數字化也面臨數字化轉型帶來的數據權屬、數據應用、數據治理等問題，對傳統社會治理模式形成挑戰。
本次會上，美林數據高級副總裁劉宏重點圍繞數據治理與數據應用領域，依托公司在能源、制造行業二十多年的實戰經驗，向與會嘉賓作了題為《淺談能源產業的數字化轉型實踐》的主題報告。
信息化與數字化
劉宏談到信息化與數字化存在本質差異，信息化注重的是人與機器以及人通過機器實現人與人之間的信息交互。數字化的目標則是如何讓沒有人干預的情況下實現人與機器、人與環境、機器與環境、機器之間的自主交互。
信息化更多的是將機器作為信息傳遞和存儲的一種手段，而數字化則是希望機器來替代人類來獨立的完成工作。我們一般理解的狹義上的信息化只是數字化階段的初級階段，數字化的更高階段是人工智能階段。
信息化是圍繞“人”來開展的，數字化則是圍繞“機器”來開展的。主體發生了變化，所以意義也發生了變化。
當前，企業已經不是簡單人的群體，而是人、生產設備、生產物資、生產/市場環境等復雜對象的綜合體，這也意味著企業數字化考慮的是如何建立人與設備、物資以及環境之間“溝通”，并相互進行“知識、規則”的學習、傳遞、執行和度量。
如何讓企業擁有“智慧”
劉宏以人為參照依據，闡釋了企業如何擁有“智慧”。人在衡量智慧時，通過觀察力、記憶力、抽象力、思考力、行動力等多個維度進行判斷。企業同樣如此，觀察力即企業信息采集能力、記憶力即信息存儲能力、抽象力即數據挖掘能力、思考力即數據應用能力、行動力即自動控制能力，這是一個企業智慧的體現。
再進一步對企業智慧的分解，其實就是我們現在大部分企業正在進行的數字化轉型動作。信息采集能力對應物聯網平臺、信息存儲能力對應數據中臺、數據挖掘能力對應技術中臺、數據應用能力對應業務中臺、自動控制能力對應云邊應用平臺。
大數據環境下的數據治理
劉宏提到，當下大數據環境下，傳統數據治理面臨數據邊界模糊、數據來源廣泛、數據質量認知多重性等多方面挑戰，已經無法適應快速多變的復雜內外部環境。企業在數據治理過程中，會發現構建統一的數據標準難如秦始皇統一度量衡，數據模型雖然一直被重視但始終無法發揮作用，數據破壁的拆遷速度往往追不上系統壁壘的建設速度，最重要的是脫離業務談數據治理讓整個數字資產的價值釋放舉步維艱。
美林數據提出了“逆向工程”新型數據治理與管理思路，核心是基于數據現狀，以企業核心問題出發，先搭建平臺，引入用戶，盤活數據，在數據使用過程中反向促進企業數據質量提升、數據標準構建以及數據應用落地。“逆向工程”可以讓企業跳出對傳統治理環節步驟的依賴，避免數據治理與管理周期長、見效慢，兩張皮，歷史數據無法治理等問題。
目前，公司已實現用智能化的算法治理方式替代傳統的人工治理方式，實現自動化數據治理；基于知識圖譜技術打破企業數據管理上多源頭、跨平臺、多形態數據結構并存的技術壁壘，實現數據自動化融合，最終以應用驅動的敏捷型輕量化數據治理模式，降低治理成本，提高數據治理效果。
各行各業信息化程度不均衡，面對數字化轉型時不能盲目跟從，始終要為企業戰略服務，為業務賦能價值，為管理降本增效。數據產生于業務，又服務于業務，好的數據治理已成為企業精細管理和業務創新不可替代的基礎，只有切實做好治理工作，才能真正實現數據質量提升和數據價值升華，幫助企業應對市場挑戰與環境變化。
伴隨著我國持續推進能源供給側結構性改革，推動能源發展方式由粗放式向提質增效轉變，能源結構由高碳向低碳轉變、能源利用由低效向高效轉變；能源供給由集中式向分布式轉變，智慧能源創新就成為重要的課題。能源產業的智慧與創新需要融入以大數據、云計算、人工智能等為代表的新一代信息技術，兩者深度融合推動高質量發展。
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