近日，由用友主办的“2024全球商业创新大会”在北京隆重召开。中车信息技术有限公司（以下简称“中车信息公司”）党委书记、董事长陈凯出席“企业数智化价值峰会”，并发表题为《中车数智化：数据创造核心价值》的精彩演讲（文末查看演讲视频）。陈凯指出，单纯进行数据治理难以落地，必须将其与企业业务流程、业务系统建设、数据分析深度融合，构建以数据治理、数据分析和数据应用为一体的完整数据治理工作体系，才能将数据治理落实到位。展望未来，陈凯认为：“数据治理永远在路上，没有终点。”

01

创造多元多样化特征工业大数据价值

数据治理势在必行

中国中车股份有限公司（以下简称“中国中车”）是全球规模领先、品种齐全、技术一流的轨道交通装备供应商。作为中国中车的核心一级企业，中车信息公司是中国中车信息化建设的主力军，为中国中车全球化发展战略提供IT支撑。

中国中车于2022年制定数智化转型战略，目标实现产品、制造、管理、研发、服务和生态的转型。其中，产品转型是核心。以产品转型带动业务转型，向智能产品迭代，并在转型过程中产生新业务、新服务、新生态， 通过数字化转型发展新质生产力。

陈凯强调：

“数据治理的工作量很大，数据治理的意义也非常重大。”对于一些制造企业数智化转型面临的困境，陈凯认为，其核心原因在于数据资产和数据要素不匹配，所谓“资产不牢，地动山摇。”

从数据角度看，中国中车已经具备非常明显的多元多样化工业大数据特征，包括产品多元、数据多元、场景多元、服务多元等。以动车组举例，一个动车组上有六千多个传感器，传感器的多对多关系衍生出极其复杂的数据网络。只有建立以“横向打通业务、纵向贯通流程”的数据治理体系，才能把复杂的数据转变成有效流转的数据资产，创造多源多样化特征的⼯业⼤数据价值。

02

以战略驱动中国中车数据治理工作建设

构建全面的数据治理体系

数智化转型成功与否，与战略选择和战略规划息息相关。在“战略是根本，数据是基础，智能是方向”三点基础认知指导下，中国中车建立了完整的数据治理工作体系。陈凯指出，数据要素变成生产要素有两件事情，第一是汇聚，第二是流动，智能化是方向。

中国中车于2022年发布数据治理工作总体战略“12133”，即围绕“一个核心”，构建“两级管理”机制，形成“一套数据”资产，构建“三个支撑”体系，提升数据应用“三大能力”。

“一个核心”是以支撑产业数字化“三舱一体系”建设、赋能中国中车数字化转型为核心；

“二级管理”是根据中国中车的实际需求构建从总部到二级单位的数据管理体系；

“一套数据”指基于统一的分类分层数据架构建立一套全量的中车数据资产；

“三个支撑”是两级数据管理平台技术支撑体系、数据质量管理支撑体系、数据安全管理支撑体系；

“三大能力”指数据共享能力、数据分析能力、数据服务能力。

在“12133”指导下搭建的中国中车数据治理体系非常庞大，为了让该体系落地又细分出四大任务及14个子任务。

中国中车数据治理工作的推进分为三个阶段，指导思想为“三全六化"，"三全”指全流程数据资源聚合，全级次数据标准统一，全领域数据指标覆盖；“六化”指统一化口径、自动化采集、共享化服务、场景化应用、智能化分析、可视化展示。中国中车在数据治理过程中打造了数据治理完整的流程体系，按照中国中车业务架构理出六级流程，按照数据架构打造出从L1到L5的数据架构，有96个主题域。从数据治理完整流程体系的搭建可以看出，中车信息基于集团管控需求，需要作为数据治理最小子级，以保证数据治理的统一。

03

基于能力平台构建生态圈

以数据管理平台支撑数据治理体系落地

基于中国中车数据治理的丰富经验，陈凯深刻感悟到：

“单纯做数据治理很难落地。数据治理一定要同企业业务流程、业务系统建设、数据分析深度融合，构建以数据治理、数据分析和数据应用为一体的完整数据治理工作体系，才能将数据治理落实到位。”

陈凯指出：“ 数据治理的重要前提是构建能力平台。为了应对数据治理挑战，中车信息公司同用友展开合作。”中车数据管理平台是中国中车工业互联网平台的重要组成部分，其基于用友BIP数据平台，为中国中车提供了端到端全生命周期的数据管理能力，形成集数据资产管理、数据共享与服务、数据可视化、智能分析决策于一体的综合性平台，承载数据治理成果，实现海量、多源、异构数据的统一入湖、统一管理、能力共享。中国中车在数据治理过程中始终结合集团总部到子公司的价值仓建设。以制造业经营仓、产品仓和生产仓子公司为例，三个仓的数据底座一致，通过三个仓的建设打通原有各个孤立建设的业务平台流程和数据，实现了数据自下而上的汇聚。中国中车搭建的集团管控价值仓上下兼容，实现了管理指标体系从上到下的驱动，形成循环和闭环。

展望未来，陈凯认为：“数据治理永远在路上，没有终点。”技术路线迭代如同轨道交通车辆迭代，从早期的指针表盘驾驶舱，到具备导航功能的辅助驾驶，再到基于人工智能的自动驾驶、无人驾驶。随着数据潜能的激发，数据价值的发挥，未来将实现动态的自动的决策辅助，以及决策的无人化自动化，这是未来人工智能和数据技术结合的目标，也是数据治理和企业数智化的目标。