2022年中国双碳大数据指数白皮书|下载大数据

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一、数据管理面临的主要挑战

目前企业在数据管理方面仍然面临三点挑战。

1、数据的业务价值不显著，数据管理内驱动力不足

推动业务创新和发展是数据价值的最终目标，由于企业缺乏对数据产生业务价值进行度量的体系，导致企业决策层、管理层和业务部门难以对数据价值有效感知，进一步降低了企业持续开展数据管理的动力。

2、数据、IT 和业务仍存在割裂，组织架构呱需变革调整

尽管越来越多的企业成立专门的数据管理团队，但是尚未明确数据管理团队与 IT 团队、业务团队的协作机制，导致数据管理与企业信息化建设和业务发展脱节，阻碍了数据管理成果在企业系统和业务场景的落地。

3、数据管理人才缺失，数据管理推进后劲不足

由于数据管理是一个新兴领域，有别于传统的数据库和计算机领域，需要的是具备管理能力、技术能力和业务能力的复合型人才，因此面临较大缺口

二、数据管理领域呈现以下三点趋势

1、首席数据官 (ChiefData Oicer.CDO)制度将助力企业全面开展数据管理

CDO是有效管理和运用企业数据资源、充分挖掘数据价值、驱动业务创新和转型变革的企业负责人，负责为公司制定一个明确的数字化战略，确保相关举措都获得资源分配，并通过衡量数字项目投资回报率的方式，提高客户参与度和忠诚度，推动企业形成数据管理良性闭环。

事实上，在过去的几年里，国外已有句括通用电气、富国银行在内的众多企业设置了 CDO 岗位，全面推动企业数字化转型。

国内广东省于2022年在政府工作报告重点任务分工方案明确提出，要“出台企业首席数据官建设指南”，鼓励具备条件的企业在决策层设立 CDO，按照“企业主导、政府推动、价值优先、多方协同”的建设原则组织实施。

2、数据研发运营一体化 (DataOps) 将有效提升数据管理协同效率

随着数据应用场景日益丰富带来数据分析需求快速变化，数据工程师、数据管理员、报表开发人员、运维工程师在内的各类数据管理角色逐渐增多，导致企业各类数据交付任务难度大大增加。

DataOps旨在打破数据管理各环节之间的割裂，将数据质量达标率、数据标准落标率、数据架构符合度、数据安全满足度等指标作为数据设计、开发和测试的要求，优化数据生产者和数据消费者协作效率；

并通过标准化大数据组件，构建一体化平台打通数据设计、开发、测试和运维各环节，实现编写代码、生产部署、调度监控全过程线上化，引入可视化编排、CI/CD 等技术降低数据研发技术门槛,推动敏态数据研发.提高数据运维质量。

3、提高智能化程度将成为降低数据管理成本的关键。

通过利用AI、ML、RPA、语义分析、可视化等技术，自动识别或匹配数据规则(包括数据标准规则、数据质量规则、数据安全规则等)，自动执行数据规则校验，自动发现数据之间的关联关系，并以可视化的方式展现。

此外，利用 VR、AR、3D 可视化等技术，帮助数据使用者探索数据和挖掘数据，提升数据应用的趣味性，降低数据使用门槛。

三、数据安全面临的主要挑战

随着数据安全与合规要求的逐步完善，数据安全建设动力逐渐加强，虽然各行业企业在建设方案以及分类分级等焦点问题的推进方面取得了相应进展，但在管理和技术方面仍面临相应挑战

1、数据安全责任体系构建尚不成熟。

数据在实时产生及流动过程中涉及的主体很多，导致数据安全的主体责任边界模糊，难以清楚划分，容易影响数据安全建设工作的整体推进。

2、数据安全管理与技术易脱钩。

当前大部分企业的数据安全管理制度聚焦在原则、管理规定等较粗颗粉度的层面，对数据业务的下沉指导不充分，导致具体业务场景下的技术落地仍然缺乏实践指引，容易与管理要求脱节。

3、数据安全产品与服务优势能力构建有待突破。

随着新技术新业务的不断发展，传统网络安全防护思路与措施已无法满足当下的数据安全防护需求，供给侧数据安全技术产品与服务的突破创新成为竞争关键点。

四、数据安全领域呈现以下三点趋势

1、是由监管单一驱动转向监管与内生的双驱动

由中国信通院数据安全推进计划发布的《2021 年数据安全行业调研报告》显示，97.0%的受访企业认为“合规需求”是开展数据安全能力建设的主要原因之一。

由此可以看出，监管驱动对企业数据安全建设具有强推进作用.然而随着数字经济的迅猛发展，数据驱动的业务创新成为各行业企业的重要营收来源，保障数据安全在推动业务健康运营方面的重要作用愈加明显，企业数据安全建设的驱动力也逐渐由合规监管的单一驱动转向合规与发展的双重驱动。

2、数据安全左移逐渐成为建设核心思路。

伴随着数字化转型的深入，数据资源的爆发可以预见，数据安全的管控范围和管控深度也因此扩大，为了提高数据安全工作效率，降低数据安全事件发生概率需要在数据安全的风险源头进行及时管控与处置，这就要求企业必须把数据安全能力从运维环节前置、左移到设计、编码阶段。

管理层面需要提升各项安全管理要求在企业内的技术落地能力，部分互联网企业已经建立了较为完善的从管理到技术的映射能力。

技术层面，聚售于智能化在数据安全领域的应用，需要加强其对数据识别、风险识别等多项数据安全技术的赋能，提高数据安全监控分析的准确率，进而持续推动数据安全工作左移。

3、数据安全风险治理能力将成为下一步建设重点

由于数据本身具备流动性、泛在性等特点，导致数据在不同的网络区域、业务场景、应用系统中流转时，有可能被具有不同角色、权限的用户采取不同的处理方式访问使用。

过长的流转链条、过大的威胁暴露面、过多的数据处理活动，导致数据安全风险的触发源和不可控性显著增加据IBM发布的《2022 年数据泄露成本报告》显示，2022 年全球数据泄露平均成本高达 435 万美元，创下该年度报告发布 17 年以来的最高纪录。

为了进一步防范数据泄露、数据篡改等安全事件的发生，落实数据安全风险的源头管控，将常态化数据安全风险评估提上日程提升数据安全风险治理能力也成为企业的关注重点。

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