12月13日，2018数据资产管理大会在北京国家会议中心举行。本次大会由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会（CCSA）主办，CCSA TC601大数据技术标准推进委员会承办，中国IDC圈协办。
会上中国信息通信研究院王妙琼对《工业数据资产管理调查报告（2018）》进行解读，以下为演讲实录：
中国信息通信研究院王妙琼
在座的各位领导、嘉宾大家中午好，感谢大家坚持到现在，我是来自中国信通院云大所的王妙琼，接下来我给大家分享一下我们针对工业企业数据管理进行的调查报告的情况。
我们做这个报告的初衷是为了去了解工业企业在面对数据管理问题的时候的一些真实的需求，现在的数据管理的现状是怎么样的，在做数据资产化的过程当中会遇到哪些问题，我们在今年下半年的时候联合了工业互联网产业联盟一起针对工业数据资产管理的问题展开了调研，问卷全部是通过网络渠道进行发放的，回收上来一共120份，收到了有效问卷是74份。
在这74份问卷里面其实覆盖了44.4%的工业的门类，其中大型企业占到了50%，中型企业占到20%，小型企业占到30%，其实从这个数据量或者说行业的覆盖来看这个数据其实还是不怎么完善的，但是我们也是从其中看到了一些比较有意思的现象或者说观点，所以接下来我会以外行的身份跟大家一起讨论一下我们看到的这些数据情况。
我们会从几个角度分析整个调研的情况，先从组织制度这边来说，我们把四个层面的调查都放到了一起，从管理意识开始看，已经有98.6%的企业认为企业数据管理非常的重要，成果是值得期待的。到了工作开展的层面有87.8%的企业已经开始开展或者已经开始规划整个数据管理的工作。55.4%的企业已经设置了数据管理的专职机构，33.8%的企业投入了10个人以上的团队进行整个数据的管理。从管理意识到人力投入这一步步看下来，其实整个占比是逐渐下降的，也就是说虽然大家热情都很高涨，但是其实落实数据管理的工作还有很长的一段路要走。
良好的数据管理规划是做好数据管理工作的第一步，我们从企业类型角度再来看一下刚刚的一组数据。我们可以发现一个很有意思的现象，就是中型企业不管在工作开展方面或者说是在数据管理机构的设置方面都要稍稍领先于其他的两类企业，如果大家感兴趣的话可以再做一个深入的研究，到底为什么会有这样的现象。
除了做好一开始的规划之外，企业想从数据中获取价值，其实首先是要对自己企业的数据有一定的感知，知道自己有什么数据，能用数据来做什么，所以我们设置了对于数据梳理的问题，是不是有专门的人员对企业的数据进行定期的梳理。小型企业在做数据梳理方面反而有所反超，这个我们也是马上联想到了数据量的问题，所以调出了数据量的这张图，可以看到橙色加黄色加绿色的部分是数据量小于5TB的情况，就是说86.36%的小型企业数据总量都在5TB以下，5TB大概是什么样的概念，花1000元就可以买到一个很好的5TB的硬盘。
企业的信息化能力方面，刚刚提到了数据总量，从整体来看，只有33.8%的企业数据总量在20TB以上，从数据的日增量来看，只有12.2%的企业认为他们的数据量在100GB以上，其实这个数据量相对于其他行业来说还是比较小的，在座的可能有通信行业的嘉宾，一个运营商省公司的数据量日增就可以在20TB以上。但是小数据量并不是说明数据差，如果一个企业很清楚可以通过哪些数据得到自己需要的答案，其实小数据也可以发挥出很大的价值来。恰恰在数据量很小的时候企业就需要去打好数据管理的基础，这样在之后面对传感器的增加，去发展物联网或者工业互联网的时候也能够很好地面对数据爆发的问题。
我们设置了问题去询问企业建设数据管理平台的驱动力是什么，60.7%的企业会认为是由内部业务需求驱动去建设的，有20%左右的企业是看到别的企业有一些成功的案例，我也想做一下尝试，另外17.6%的企业是直接来自上级指示领导，去建设这个平台。其实我们平时也会碰到这样的例子，就是我直接去采购一套数据管理平台或者一套工具，但是管理人员、业务人员不太会用，觉得很难用，在短期内也看不到购买这套工具的成效，可能这套系统用了一段时间之后就被搁置了，但是其实解决实际的数据管理问题不仅仅是需要买一套工具，工具只是工具，只能去提高数据获取的效率，就是在数据分析的时候能够快速地得到我需要的数据，来得到我想要的分析结果。通过数据分析解决了实际问题，才能真正为企业带来利益。
建设难点这里也展现出来了，其实大家使用技术工具其实已经不是一个瓶颈，真正的瓶颈在于管理方面，我们排名前三的这几个建设难点一是数据涉及多部门难以进行统筹，第二是缺乏管理的方法论不知道该怎么管理，第三个是觉得投入太多，在短期内看不到一个明显的效果。
在技术工具方面我们也做了一些调研，40.5%的企业还在使用文档管理的方式，我们不是说文档管理的方式不好，如果企业数据量不是很多，然后又有完善的管理制度，使用文档方式就能解决自己数据管理的问题的话，文档管理就是一个非常好的工具，主要是需要全局数据管理的意识以及知道需要用这个数据管理去解决哪些问题。右边的图显示的是我们统计的企业正在建设或者计划建设的一些其他的数据分析或者数据管理的软件工具。
建设模式这块也是非常有意思，44.6%的企业愿意去采购一些成熟的工具软件去进行数据管理，但是对于这个软件的维护方面更多的企业，64.9%的企业更倾向于我即使是采购了成熟的方案也是由自己去维护整个系统的运营和使用。
企业在收集和管理数据之后主要会进行哪些业务需求的分析，这边排名在前两位的是监控生产运营的情况和提高资源使用的效率，这边其实可以很明显地看出来前两个是使用数据分析方法最容易解决的两个问题。
第三点我们从数据监管的情况来看一下。我们特意设置了数据上云的问题，询问企业对于数据上云的看法。这边51.3%的企业还是选择了对数据上云保持谨慎，保持谨慎指什么，一个是企业不允许上云，一个是选择再观望一下，第三是根本就觉得上云不靠谱，然后本身技术安全保障还没有到很成熟的地步，所以不会选择上云，我们在这里列举了三类企业的一个态度，然后发现其实中型企业对于数据上云持悲观态度的占比其实还是很高的，我们在这里也是做了一些猜想，因为本身涉及到数据安全性的问题，有资金支持的一些企业可能会选择建设私有云或者使用混合云去存放自己的数据，但是像中型企业这样的企业本身数据没有小型企业那么灵活，然后在资金方面可能又没有大型企业那么充足，所以就处在一个非常尴尬的位置，这个也是希望我们云服务商共同去思考这个问题，怎么去提升自己的服务或者说出一些管理或者制度上面的一些规范，使企业敢于把自己的数据上云。
最后一个问题是关于数据流通的，我们这里也是问了几个问题，会不会对外提供数据？会不会需要使用外部的数据？现在涉不涉及？今后会不会涉及？整个答案其实最后只有2.7%的企业说了觉得现在没有涉及之后也不会涉及到这个数据流通，所以说其实整个数据流通的市场还是非常大的，这个市场其实带来更大的问题，我们需要有更完善的技术服务和更多的政策法规的支撑去维护整个市场稳定的运行。
最后做一下总结，其实在将数据进行资产化的过程中是要用数据为企业带来更多的价值，这其实也是对企业自身提出了更高的一个要求，企业需要了解自己的数据，要思考自身的需求，要知道用什么数据去得到什么样的答案，而不是简简单单地去买一套数据管理的工具就可以解决的，这个需要管理的手段和技术手段相结合，然后投入合理的人力和资金来一步步地完善整个数据管理的工作。
我们特别希望这一次的调研工作可以激发工业企业去思考自身的对于数据管理的一些需求，我们接下来也会在明年的工作中继续深入地进行工业数据资产管理的调研，去实际了解工业企业对于数据管理的情况，去解决一些实际的问题，也希望在座的各位可以加入到我们的工作中来。
我今天的汇报就是这样，感谢大家。
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