数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、元数据
元数据就是关于数据的数据，就是你要说明这个数据到底是什么东西，举个例子就是一个图书馆可能有几千万本书，如果你没有把这些书的书名、作者、出版社信息管理好，图书馆就乱套了找不到书，这些信息都是书籍的元数据，但是图书馆只管图书这一种东西，而数据方面各种各样规格的太多了，如果没有对各种数据的元数据进行集中的管理，那人工智能、机器学习都是水中花、镜中月，所以要对元数据进行集中管理，其实元数据的定义其实很广，包括我们刚才说的一些数据模型，包括各种配置信息，总之原来需要人记的东西、数据的各种描述都属于元数据的范畴，而且需要集中管理。
二、数据质量
这张片子下边有一些常见的治理管理工具图，其实关于质量管理的一些著名大师都是在汽车行业产生的，数据治理管理也是采用了大量传统的产品质量管理的方法，当然数据质量定义了很多数据特有的维度、测量指标。数字化转型网www.szhzxw.cn
这张片子介绍的就是整个数据管理十一个知识领域的概述内容 。关于DMBOK的11个知识领域，它还有另外两种角度的图形，左边是从业务角度也画的一个图，也是车轮图，把关于数据治理从业务角度关注的点画在外圈，把一些技术的东西放在内圈作为支撑。还有一个图是实施路径图，塔尖我们称为黄金金字塔，就是作为大数据和数据挖掘的，获取价值的。大家都说这块很重要，但其实塔座（数据底座）是非常关键的，有四个实施阶段，什么先做什么后做有一个规划，具体的实施步骤可能不同企业有不同的做法，但图上给出了一个大致的建议。
刚才是数据管理知识体系的简单介绍，后边来讲汽车行业数据管理的一些挑战。
第一个是有会员反馈说汽车行业的流程、产业链特别长，用户想订一台车，从下单到拿到单子，这个数据要跑七八个系统。汽车厂离客户很远，不像金融行业直接就能感受到客户的需求。趣链给出的4点标准是说什么场景适合区块链，第一个就是这个场景一定要有多方参与，一方就不用搞了。第二个就是多方参与的情况下数据是否存在一些信任和隐私的问题。第三个数据产生了以后我们要求这个数据定型了不能被私自改动。第四个就是是否有一些传输时效要提升的要求。通过这四个标准，如果你的场景有两个点能满足就可以考虑用区块链，如果有三四个点就是一个非常适合的场景。数字化转型网www.szhzxw.cn
汽车行业从标准上看，非常适合区块链技术应用，但是怎么用区块链其实非常需要设计，类似于比特币，看上去很简单，但是比特币实现从发行、使用、记账这几个过程的巧妙结合，真的是天才的设计，所以汽车行业的区块链应用怎么设计可能需要在座的各位专家以及业界同仁去思考业务应用场景，这里边只能提一下这个概念。
还有一些会员他们提到一些具体问题，说治理行业的体系该如何构建，怎么匹配数字化转型等等，坦率来讲我回答不了太多汽车行业该怎么做的问题，这张片子是长安汽车的一个实施路径，我能提的一个建议就是如果大家已经有了明确的实施想法了那就去赶快去做，如果对整个数据治理现状及未来状态还不是很清晰的话，可能首先就要做图上第二步事情，即开展一些成熟度评估。现在社会上做这方面的咨询机构还是有一些比较有经验的，先做一个评估项目，通过评估项目找到自己的短板，以及未来的目标，然后再看怎么去进行更好的转型实施路线。数字化转型网www.szhzxw.cn
说了这些，主要是抛砖引玉，一些想法可能很不成熟，希望大家不要见笑，谢谢大家。
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