中国系统|中国系统：数据治理从“台后”走向“台前”，业界的新“黑马”( 二 ) 维也纳工业大学|非门|电压|芯

飞瞰数据中台2.0：实践出真知
数据中台的理念脱胎于互联网，因为有了互联网业务，才出现了大数据，针对大数据的应用需求，让数据处理技术逐渐得到完善。

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一个成功的数据中台，不仅是全域数据的汇集工具，更需要有完整的数据方法论做指导，做到向上支持数据应用创新。
过去几年，中国系统为了建立数据驱动的城市数字化治理模式，建设了数据中台，其目的是对数据资源提供涵盖采、存、通、用、治的一站式运营能力，并有效促进数字政府、数字城市的建设，推进政府、城市治理体系的现代化。
【中国系统|中国系统：数据治理从“台后”走向“台前”，业界的新“黑马”】而在2020年，这些数据中台的理念和实践得到体系化的整合，形成了飞瞰数据中台的1.0版本，它依托底层大数据存储和计算平台，服务上层数据应用体系，快速实现数据资产化、资产服务化，缩短数据与应用之间的距离，响应应用创新需求。
一年之后，随着建设项目的积累沉淀，飞瞰数据中台又迎来了质的飞跃，迭代至2.0版本。
冯进说，“飞瞰数据中台2.0是一个涵盖了数据规划、数据标准、数据建模、数据集成、数据融合、数据治理、数据流通、数据应用等全栈数据功能的智能体，向下可部署在不同的云平台之上，适配和管理不同大数据引擎的数据资源；向上支撑不同的数据组织，以多方式在线协作完成大型数据开发以及数据治理的任务。”

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从1.0到2.0，飞瞰数据中台之所以能够如此快速的升级，最大的的原因在于中国系统沉淀出的智能数据方法论。冯进称之为： “一元、二驱、四目录” 。

“一元”，是指在整个数据中台里，沉淀一套涵盖数据规划、数据标准、数据建模乃至数据应用的全栈元数据体系，包括业务元数据、技术元数据和管理元数据，以体系化的元数据，作为数据中台进行数据治理及系统运作的优化动力；
“二驱”，代表着场景驱动和数据驱动。通过业务场景驱动数据服务、指标体系、专题模型的沉淀，通过数据驱动数据标准、数据目录、主题模型的升级，构建体系化的数据资源中心，进而支撑业务政策变化带来的业务需求变化；
“四目录”，数据中台发布数据标准目录、数据资源目录、指标体系目录、数据服务目录，让数据资产更加立体化、多维化，拉近数据和业务之间的距离。
这个独特的方法论要如何理解呢？
笔者认为：“一元”本质上是一种全栈的数据视角，既有数据链条的完整性，也包括了数据治理工具的完整性；而“二驱”实际上指的是一种“融合”，独立的场景或是独立的数据，都会形成孤岛，只有两者充分融合，才会形成化学反应。最后的“四目录”则是为数据从资源化、资产化到资本化的进化路径服务的。
业界领域的新“黑马”
客观地说，数据治理随着现代数字城市的深入，在中国已经发展了一些年头了，中国系统尽管在数据治理市场上是一位“追赶者”，发展速度更快。
在7月14日，IDC发布了《中国政务数据治理解决方案市场份额，2020》报告中，中国系统异军突起，进入全国五强，成为政务数据治理领域一匹黑马。
在实践层面，中国系统同样积累了丰富的经验。该平台已经在省级政府、市级城市、部委、央企等50多个客户落地，帮助政企客户汇聚数据资源，构建协同一体化的数据资产中心，赋能政企的数字化转型。“黑马”也在不断蜕变成为一匹在行业中领跑者。