做者：華爲公司數據管理部算法
來源：華章計算機安全
傳統企業經過製造先進的機器來提高生產效率，可是將來，如何結構性地提高服務和運營效率，如何用更低的成本獲取更好的產品，成了時代性的問題。數字化轉型歸根結底就是要解決企業的兩大問題：成本和效率，並圍繞「多打糧食，增長土地肥力」而開展。微信
2016年華爲變革戰略規劃，明確要面向用戶（企業客戶、消費者、員工、合做夥伴、供應商）實現ROADS體驗，持續提高效率、效益和客戶滿意度。明確要用五年時間完成業務數字化轉型，數字化轉型成爲華爲惟一的變革。架構
2017年華爲提出了企業的新願景：「把數字世界帶入每一個人、每一個家庭、每一個組織，構建萬物互聯的智能世界」。同時，華爲公司董事、CIO陶景文提出了「實現全聯接的智能華爲，成爲行業標杆」的數字化轉型目標（如圖1-3所示）。app
對內，各業務領域數字化、服務化，打通跨領域的信息斷點，達到領先於行業的運營效率。逐步構建以「面向客戶作生意」和「基於市場的創新」兩個業務流爲核心的「端到端」的數字化管理體系。管理方式從定性走向定量，實現數據驅動的高效運做。框架
對外，對準5類用戶的ROADS體驗，實現與客戶作生意更簡單、更高效、更安全，提高客戶滿意度。華爲首先從用戶體驗的視角表達了對行業的最新判斷，並將其總結爲ROADS，即實時（Real-time）、按需（On-demand）、全在線（All-online）、服務自助（DIY）和社交化（Social）。dom
2017年，華爲基於願景肯定了數字化轉型的藍圖和框架，統一規劃、分層次開展，最終實現客戶交互方式的轉變，實現內部運營效率和效益的提高。華爲數字化轉型藍圖包括5項舉措（如圖1-4所示）。編輯器
舉措1：實現「客戶交互方式」的轉變，用數字化手段作厚、作深客戶界面，實現與客戶作生意更簡單、更高效、更安全，提高客戶體驗滿意度，幫助客戶解決問題。分佈式
舉措2：實現「做戰模式」的轉變，圍繞兩大主業務流，以項目爲中心，對準一線精兵團隊做戰，率先實現基於ROADS的體驗，達到領先於行業的運營效率。flex
舉措3：實現「平臺能力」提供方式的轉變，實現關鍵業務對象的數字化並不斷匯聚數據，實現流程數字化和能力服務化，支撐一線做戰人員和客戶的全聯接。
舉措4：實現「運營模式」的轉變，基於統一數據底座，實現數字化運營與決策，簡化管理，加大對一線人員的受權。
舉措5：雲化、服務化的IT基礎設施和IT應用，統一公司IT平臺，同時構建智能服務。
其中，舉措4涉及數據治理和數字化運營，是華爲數字化轉型的關鍵，承接了打破數據孤島、確保源頭數據準確、促進數據共享、保障數據隱私與安全等目標。華爲數字化轉型對數據治理的要求以下：
1）基於統一的數據管理規則，確保數據源頭質量以及數據入湖，造成清潔、完整、一致的數據湖，這是華爲數字化轉型的基礎。
2）業務與數據雙驅動，增強數據聯接建設，並可以以數據服務方式，靈活知足業務自助式的數據消費訴求。
3）針對匯聚的海量內外部數據，可以確保數據安全合規。
4）不斷完善業務對象、過程與規則數字化，提高數據自動採集能力，減小人工錄入。
華爲從2007年開始啓動數據治理，歷經兩個階段的持續變革，系統地創建了華爲數據管理體系。第一階段近十年的持續投入爲華爲在2017年開始的數字化轉型打下了堅實的基礎。同時，在數字化轉型對數據治理的新要求下，正式進入第二階段，數據治理工做也迎來了新的挑戰和發展。
第一階段：2007～2016年
在這一階段，華爲設立數據管理專業組織，創建數據管理框架，發佈數據管理政策，任命數據Owner，經過統一信息架構與標準、惟一可信的數據源、有效的數據質量度量改進機制，實現瞭如下目標。
1）持續提高數據質量，減小糾錯成本：經過數據質量度量與持續改進，確保數據真實反映業務，下降運營風險。
2）數據全流程貫通，提高業務運做效率：經過業務數字化、標準化，藉助IT技術，實現業務上下游信息快速傳遞、共享。
第二階段：2017年至今
在這一階段，華爲建設數據底座，匯聚企業全域數據並對數據進行聯接，經過數據服務、數據地圖、數據安全防禦與隱私保護，實現了數據隨需共享、敏捷自助、安全透明的目標，支撐着華爲數字化轉型，實現了以下的數據價值。
1）業務可視，可以快速、準確決策：經過數據匯聚，實現業務狀態透明可視，提供基於「事實」的決策支持依據。
2）人工智能，實現業務自動化：經過業務規則數字化、算法化，嵌入業務流，逐步替代人工判斷。
3）數據創新，成爲差別化競爭優點：基於數據的用戶洞察，發現新的市場機會點。
華爲數據治理的發展歷程如圖1-5所示。
華爲公司基於多業務、全球化、分佈式管理等業務戰略規劃和數字化轉型訴求，明確了華爲數據工做的願景，即「實現業務感知、互聯、智能和ROADS體驗，支撐華爲數字化轉型」。華爲數據工做的目標爲「清潔、透明、智慧數據，使能卓越運營和有效增加」。爲確保數據工做的願景與目標達成，須要實現數據自動採集、對象/規則/過程數字化、數據清潔、安全共享等特性（如圖1-6所示）。
做爲非數字原生企業，咱們認爲數字化轉型的關鍵要素之一是在現實世界的基礎上構建一個跨越孤立系統、承載業務的「數字孿生」的數字世界。經過在數字世界匯聚、聯接與分析數據，進行描述、診斷和預測，最終指導業務改進。在實現策略上，數字世界一方面要充分利用現有IT系統的存量數據資產，另外一方面要構建一條從現實世界直接感知、採集、匯聚數據到數字世界的通道，不斷驅動業務對象、過程與規則的數字化。華爲數據工做建設的總體思路如圖1-7所示。
華爲通過多年實踐，造成了一套數據工做框架。
1）數據源：業務數字化是數據工做的前提，經過業務對象、規則與過程數字化，不斷提高數據質量，創建清潔、可靠的數據源。
2）數據湖：基於「統籌推進、以用促建」的建設策略，嚴格按六項標準，經過物理與虛擬兩種入湖方式，匯聚華爲內部和外部的海量數據，造成清潔、完整、一致的數據湖。
3）數據主題聯接：經過五種數據聯接方式，規劃和需求雙驅動，創建數據主題聯接，並經過服務支撐數據消費。
4）數據消費：對準數據消費場景，經過提供統一的數據分析平臺，知足自助式數據消費需求。
5）數據治理：爲保障各業務領域數據工做的有序開展，需創建統一的數據治理能力，如數據體系、數據分類、數據感知、數據質量、安全與隱私等。
數據體系建設的總體框架（如圖1-8所示），基於統一的規則與平臺，以業務數字化爲前提，數據入湖爲基礎，經過數據主題聯接並提供服務，支撐業務數字化運營。
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這是一部從技術、流程、管理等多個維度系統講解華爲數據治理和數字化轉型的著做。
華爲是一家超大型企業，華爲的數據底座和數據治理方法支撐着華爲在全球170多個國家/地區開展多業態、差別化的運營。書中凝聚了大量數據治理和數字化轉型方面的有價值的經驗、方法論、規範、模型、解決方案和案例，不只能讓讀者即學即用，還能讓讀者瞭解華爲數字化建設的歷程。
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