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- 持续提升数据质量 ， 减少纠错成本：通过数据质量度量与持续改进 ， 确保数据真实反映业务 ， 降低运营风险 。
- 数据全流程贯通 ， 提升业务运作效率：通过业务数字化、标准化 ， 借助IT技术 ， 实现业务上下游信息快速传递、共享 。
- 第二阶段：2017年至今
- 业务可视 ， 能够快速、准确决策：通过数据汇聚 ， 实现业务状态透明可视 ， 提供基于“事实”的决策支持依据 。
- 人工智能 ， 实现业务自动化：通过业务规则数字化、算法化 ， 嵌入业务流 ， 逐步替代人工判断 。
- 数据创新 ， 成为差异化竞争优势：基于数据的用户洞察 ， 发现新的市场机会点 。
文章插图▲图1-5 华为数据治理的两个阶段
2. “华为”数据工作的愿景与目标
华为公司基于多业务、全球化、分布式管理等业务战略规划和数字化转型诉求 ， 明确了华为数据工作的愿景 ， 即“实现业务感知、互联、智能和ROADS体验 ， 支撑华为数字化转型” 。
华为数据工作的目标为“清洁、透明、智慧数据 ， 使能卓越运营和有效增长” 。 为确保数据工作的愿景与目标达成 ， 需要实现数据自动采集、对象/规则/过程数字化、数据清洁、安全共享等特性（如图1-6所示） 。
文章插图▲图1-6 华为数据治理的愿景与目标
3. “华为”数据工作的建设思路和框架
作为非数字原生企业 ， 我们认为数字化转型的关键要素之一是在现实世界的基础上构建一个跨越孤立系统、承载业务的“数字孪生”的数字世界 。 通过在数字世界汇聚、联接与分析数据 ， 进行描述、诊断和预测 ， 最终指导业务改进 。
在实现策略上 ， 数字世界一方面要充分利用现有IT系统的存量数据资产 ， 另一方面要构建一条从现实世界直接感知、采集、汇聚数据到数字世界的通道 ， 不断驱动业务对象、过程与规则的数字化 。 华为数据工作建设的整体思路如图1-7所示 。
文章插图▲图1-7 华为数据工作建设的整体思路
华为经过多年实践 ， 形成了一套数据工作框架 。
- 数据源：业务数字化是数据工作的前提 ， 通过业务对象、规则与过程数字化 ， 不断提升数据质量 ， 建立清洁、可靠的数据源 。
- 数据湖：基于“统筹推动、以用促建”的建设策略 ， 严格按六项标准 ， 通过物理与虚拟两种入湖方式 ， 汇聚华为内部和外部的海量数据 ， 形成清洁、完整、一致的数据湖 。
- 数据主题联接：通过五种数据联接方式 ， 规划和需求双驱动 ， 建立数据主题联接 ， 并通过服务支撑数据消费 。
- 数据消费：对准数据消费场景 ， 通过提供统一的数据分析平台 ， 满足自助式数据消费需求 。
- 数据治理：为保障各业务领域数据工作的有序开展 ， 需建立统一的数据治理能力 ， 如数据体系、数据分类、数据感知、数据质量、安全与隐私等 。
文章插图▲图1-8 华为数据工作建设的整体框架
本文摘编自《华为数据之道》 ， 经出版方授权发布 。
文章插图延伸阅读《华为数据之道》
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稿源：(未知)
【傻大方】网址：http://www.shadafang.com/c/111J2P402020.html
标题：华为的数字化转型与数据治理( 二 )