中國冶金報 中國鋼鐵新聞網
記者 樊三彩 報道
數據作為新型生產要素，是數字化、網絡化、智能化的基礎，已快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式。可見，數據基礎制度建設事關國家發展和安全大局。
近日印發的《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”），明確了數據要素市場制度建設的基本框架、前進方向和工作重點，被稱為“建立數據生態體系的綱領”。在1月13日召開的2022年（第三屆）鋼鐵工業智能制造標準與技術大會上，國家智能制造專家委員會委員叢力群在做《激活數據要素潛能 賦能行業轉型發展》報告時，結合數據二十條，對當前工業數據應用的現狀及困境進行了分析。
數據≠智能
進階“會分析的鋼廠”須模式創新
叢力群表示，當前，企業數據應用存在缺少工具和方法、難以形成完整數據樣本、使用者對數據結果體驗不佳、使用者獲取數據渠道不暢、數據價值挖掘不滿足需求等現狀，導致數據不能協同工作，無法產生期望的價值。“一方面，大量已有制造過程數據被閑置甚至放棄；另一方面，又缺少基本的數據環境來解決企業所存在的問題。”他說道。
回歸到鋼企智能化問題，叢力群表示，當前的現狀其實是一個必經的過程。“我們必須從‘會管控的鋼廠’發展到‘會分析的鋼廠’，再發展到‘會思考的鋼廠’，我們目前正處于向‘會分析的鋼廠’進化的‘焦慮’階段。”他進一步解釋道，“會分析的鋼廠”即從流程中提取數據，再通過數據分析，改進和優化流程。
在叢力群看來，要通過大數據應用成為“會分析的鋼廠”，鋼企必須進行模式創新。第一，要利用好存量數據，這是成本較低、速度較快的工作。第二，要讓產品產生數據，這是擴大數據規模、快速兌現價值最有效的辦法。第三，要推進數據資產數字化，這意味著通過數字孿生空間的構建、實物資產的虛擬描述，實現在虛擬環境中利用軟件工具、基于數據開展各項工作，從根本上消除不確定性帶來的風險和成本。第四，要整合更大范圍數據。即追求全樣本、全周期數據的融合集成，流程越長、要素越多，數據所承載的內在價值就越高。第五，進行數據交互，這是在更高層面統籌數據質和量的重要方法。第六，數據服務的產品化，這是大數據應用的更高階段，即在業務數據化基礎上形成更高的數據應用專業能力，將數據服務能力產品化、差異化變成一種獨特的能力。
應用≠照搬
工業企業須著力突破自身瓶頸
叢力群提出，要真正激活數據要素潛能，賦能行業轉型發展，工業企業還需重點關注以下幾方面問題。
工業數據生態環境建設的瓶頸問題。叢力群認為，瓶頸主要體現在管理意識和技術瓶頸兩方面。關于管理意識，叢力群提醒道，工業企業應明確數據治理的目的，是在確保安全的前提下讓數據發揮價值。“強烈的數據保護意識和壟斷數據的潛在沖動，或將被‘偽裝’成‘合情合理’的訴求被接納進入企業的數據治理體系中，縮減數據作為新生產要素應有的作用空間。”他說。對于技術瓶頸，他認為，工業企業迫切需要找到有效的技術方法，既消除對敏感數據安全的擔憂，又強化數據賦能業務價值的預期，這是實現數據交互、增加數據樣本、擴大數據適用范圍、融合長鏈多維數據的重要手段。“消費互聯網數據生態環境的構建方法和過程不能照搬，工業需要找到適合自己的有效路徑和方法。”叢力群特別強調。
數據應用中價值權益的界定問題。“這主要要求界定好數據應用中的兩個經濟權益事項，既要保護數據權屬方的利益，又要避免這種主張無邊界擴大化。”叢力群指出。首先是數據權屬方的權益，這是要優先保證的。叢力群表示，沒有這一權益的充分保證，就不能激發權屬方對數據應用的興趣，就免談后面的一切價值挖掘工作。其次是數據挖掘產生額外價值的權益歸屬問題——增值權益。“各企業要科學地界定數據的初始產權與增值產權，平等保護數據流通不同環節各類產權的合理權益，才是充分發揮數據價值的有效途徑。”他強調。
如何“讓專業的人干專業的事”的問題。“數據應用不是‘個人全能’賽。”在叢力群看來，熟悉業務和精通IT（信息技術）的人員相互結合，雖然快速應對了具體問題，但全局效率不高。分工是現代社會之必然，專業人要干專業的事，IT人員不能總是“不懂業務”的“背鍋俠”。“數據服務者和使用者的角色定位關乎企業數據應用的水平乃至成敗。”他強調。
基于此，叢力群表示，數據賦能業務中必須存在3種角色。首先是管理者，使命是讓數據“循規蹈矩”，即要進行數據治理而非管死數據。其次是服務者，讓數據“水到渠成”，即要改變傳統的數據集成和交付方式，滿足非數據專業員工便捷的數據應用需求，同時要持續進行能力構建，不斷優化數據環境。最后是使用者，讓數據“點石成金”。在這一模式下，員工不再是數據分析的旁觀者，而是數據的消費者，通過服務接口獲取模型化、關聯化處理的完整數據。
“只有讓專業的人做專業的事，形成完整的鏈條，才能最大限度發揮不同專業的不同技能，充分激發數據要素的潛能。”叢力群表示。
