北京時(shí)間2023年10月20-21日，上海羅盤(pán)信息科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)上海羅盤(pán))出席了國際數據管理協(xié)會(huì )(DAMA)中國區北上廣深四地在北京聯(lián)合舉辦以“數據生態(tài)和戰略性新型數據平臺”為主題的 “2023 DAMA中國數據管理峰會(huì )”。

在會(huì )上，上海羅盤(pán)旗下產(chǎn)品數據治理平臺EDGS (Enterprise Data Governance Studio)榮獲“數據治理優(yōu)秀產(chǎn)品獎”。與此同時(shí)，公司數據治理資深顧問(wèn)王磊憑借多年專(zhuān)業(yè)的數據治理實(shí)踐經(jīng)驗，榮獲“數據治理專(zhuān)家獎”。此外，依托羅盤(pán)數據治理平臺為基座的客戶(hù)，獲得了數據治理最佳實(shí)踐獎。

數據治理是發(fā)展數字經(jīng)濟的基礎

黨的二十大報告提出，加快發(fā)展數字經(jīng)濟，促進(jìn)數字經(jīng)濟和實(shí)體經(jīng)濟深度融合。我們知道，數字經(jīng)濟發(fā)展的基礎就是信息技術(shù)和海量的數據。數字經(jīng)濟時(shí)代，數據成為了數字經(jīng)濟發(fā)展的國家基礎性戰略資源，成為驅動(dòng)經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展的新興生產(chǎn)要素，良好的數據治理是釋放數據要素價(jià)值的重要基礎。

數字經(jīng)濟時(shí)代，隨著(zhù)業(yè)務(wù)的快速增長(cháng)，公司數據越來(lái)越多，在數據存儲、數據模型、數據質(zhì)量、使用規范等方面的產(chǎn)生各種問(wèn)題，如數據結構繁雜、數據冗余、數據孤島等。

鑒于數據已成為新的生產(chǎn)力，數據治理體系已成為新的生產(chǎn)關(guān)系的典型代表，數據治理問(wèn)題迫在眉睫，這要求企業(yè)以數據為對象，在確保數據安全的前提下，建立健全規則體系，理順各方參與者在數據流通的各個(gè)環(huán)節的權責關(guān)系，形成多方參與者良性互動(dòng)、共建共治共享的數據流通模式，從而最大限度地釋放數據價(jià)值，推動(dòng)數據要素治理體系現代化發(fā)展，最終達到賦能企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的目的。

在市場(chǎng)規模上，據市場(chǎng)調研機構Gartner的數據顯示，全球數據治理市場(chǎng)規模從2018年的38.9億美元增長(cháng)到2023年的126.5億美元，年復合增長(cháng)率達到26.3%，數據治理市場(chǎng)呈現出快速增長(cháng)的趨勢。

在國內市場(chǎng)方面，根據中國信息化研究院的數據，我國數據治理市場(chǎng)規模從2017年的14.8億元增長(cháng)到2022年的75.8億元，年復合增長(cháng)率為38.89%?？梢灶A見(jiàn)，隨著(zhù)國內企業(yè)對數據治理重視度的提高和政府對數據安全的加強監管，我國數據治理市場(chǎng)規模還將繼續擴大。

上海羅盤(pán)公司深耕數據治理行業(yè)多年，推出數據治理新品

此次上海羅盤(pán)獲得多項獎項再度驗證了公司的產(chǎn)品實(shí)力。作為行業(yè)的先行者，上海羅盤(pán)已經(jīng)在數據領(lǐng)域深耕21年，沉淀出豐富的成功實(shí)踐經(jīng)驗以及優(yōu)秀產(chǎn)品。截至目前，核心產(chǎn)品主要涵蓋數據應用、數據處理、數據中心、數據底座等四大領(lǐng)域。

對于行業(yè)的發(fā)展趨勢，上海羅盤(pán)也有自己的洞察。上海羅盤(pán)副總經(jīng)理符海鵬在峰會(huì )上發(fā)表了《新時(shí)代下的數據治理的思考》的主題演講，提出觀(guān)點(diǎn)：數據資源正在被高度重視，建立科學(xué)、有效、安全、穩定的數據治理體系，形成多層次、多維度的數據治理機制，提高防控系統風(fēng)險的效能，才能使得數據可信、可用；通過(guò)治理的安全、快速，最終助力企業(yè)完成數字化轉型的戰略目標。

數字經(jīng)濟發(fā)展到今天，技術(shù)壁壘已經(jīng)逐漸建立，企業(yè)走到了檢驗商業(yè)落地能力和產(chǎn)品價(jià)值變現的新階段。資本市場(chǎng)也愈發(fā)青睞變現能力更強，更加貼近用戶(hù)端的產(chǎn)品。因此數據價(jià)值評估和變現愈發(fā)重要，符海鵬認為：數據資產(chǎn)價(jià)值評估需要綜合考慮其財務(wù)價(jià)值與非財務(wù)價(jià)值，建立多維度的評估體系。

為此上海羅盤(pán)重磅推出羅盤(pán)私有知識庫，目前集成了向量數據庫、各類(lèi)結構化及非結構化數據解析等相關(guān)技術(shù)，通過(guò)將私有知識庫中的信息數據轉化為向量表示并存儲在向量數據庫中私有知識庫可以自定義和管理的垂直領(lǐng)域的知識和信息，可以高效、靈活地管理和利用領(lǐng)域知識，提升大模型應用程序的個(gè)性化和定制化能力。

(人工智能—私有知識庫 圖片來(lái)源：上海羅盤(pán)官微)

綜上，伴隨著(zhù)數字經(jīng)濟的時(shí)代大潮，“數據資產(chǎn)化”的概念已經(jīng)被大多數人理解和接受。不論是企業(yè)、政府還是其他組織機構，對于數據資產(chǎn)的管理越來(lái)越重視。但是，數據并不等于資產(chǎn)，不是所有數據都是數據資產(chǎn)，數據中也有垃圾數據，我們需要治理的是能夠為企業(yè)創(chuàng )造價(jià)值的數據資產(chǎn)，而不是全部數據，在此背景下，像上海羅盤(pán)這樣的專(zhuān)業(yè)數據治理公司將迎來(lái)更大的發(fā)展空間。