华为：夯实数据底座，构建数字世界——专访华为公司数据管理部

导语

随着以云计算、物联网、大数据、5G、人工智能为代表的数字科技呈爆发式发展，数字经济的蓬勃活力不断释放，以数据为关键生产要素的数字化生产成为普遍的商业模式。数据量的爆发式增长和数据价值化的普及应用则将进一步推动数字经济迈向数字孪生的新发展阶段。

那么，如何将数据锻造为开启数字世界的金钥匙，以数字化转型全面驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，打造数字经济新优势？近日，《财资中国》专访了华为公司数据管理部，在总结华为公司数字化转型和数据治理实践经验的基础上，探讨如何夯实企业数字化转型的数据底座，以及打造安全合规的数据应用能力，促进物理世界与数字世界的深度融合。

数据联接驱动数字化转型

万物智能互联的时代，每时每刻都将产生规模庞大的数据信息。物理世界每一个事物在数字世界里都有映射，物理世界事物的一切特征、活动轨迹、演变规律在数字世界里也有相应的模型。在物理世界与数字世界融合的过程中，数据的重要性和价值是毋庸置疑的。真正的数字化就是要改变生产系统，将物理世界数字化，再将生产数据与管理数据相融合，才能产生更大的业务价值。

构建数字世界，实现价值增长

随着过去几次工业革命带来的技术进步，企业生产效率得到了极大的提升，但同时“鲍莫尔成本病”一直如影随形。一方面，企业运营成本持续升高，效率提升进入瓶颈期；另一方面，企业面临越来越多的外部挑战，所处行业竞争态势加剧。在此背景下，数字化转型对企业来说成为时代生存的必答题。

作为非数字原生企业，华为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”世界。通过在数字世界汇聚、连接与分析数据，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。

据介绍，华为从2016年正式启动数字化转型变革。由公司整体牵头各业务领域开展数字化转型规划，基于规划结果在整个公司层面形成普遍共识，厘清工作目标和工作思路，确保整个数字化转型工作不走样、不变形。同时明确“数字化转型”成为公司唯一的变革主题，并基于这个变革目标孵化一系列涉及研发、销售、供应、交付等变革项目，确保整个企业的精力能够高度聚焦，避免将力量消耗在非关键战场。

从2017年开始至今，华为各领域持续通过项目开展转型工作，集中聚焦体验提升、效率提升、模式创新。同时，华为质量与流程IT管理部针对数字化转型所需要的能力进行了建设，通过HIS数字平台，面向所有业务部门提供数字化转型的能力服务。华为的数字平台既是数字化底座的核心，也是提供数据汇聚、数据智能、实现数据化运营的载体。

当前，华为数字化转型已进入“深水区”，并且随着新冠病毒疫情等因素的影响，迎来了面向业务连续性等新的挑战，在外部压力持续增加的新常态下，数字化转型向广度和深度进一步发展。

华为将企业数字化转型定义为利用数字技术来优化企业业务运作或创建新的业务模式，以提升企业竞争力的过程。总体而言，企业可以围绕三大价值点开展数字化转型，以支撑企业主营业务发展为目标，提升体验与效率，进而通过模式创新实现新的增长。

▲ 一是体验提升。有别于传统的线下方式，通过数字化手段可以极大地丰富企业与客户的触点，实现简化客户接触的中间过程；提供更有针对性的客户体验，提升客户满意度。通过数字化技术增强营销的覆盖度和精准度，更有效地支撑企业营收增长。

▲ 二是效率提升。通过引入数字技术提升研发、采购、制造、物流、交付等全场景全链路 的作业效率。同时，通过数字化手段确保运营全过程透明，更好地通过数据驱动支撑业务快速精准决策。

▲ 三是模式创新。通过数字化能力的创新，为企业带来新的数字业务机会。对企业生态组织边界进行重塑，整个生态伙伴以数字化方式更广泛、更深入地融入企业创新圈中，极大地提升产业、企业间的协同水平。

建设数据底座，撬动数据资产

在向数字化转型的过程中，企业积累了海量的数据，而且还在爆发式的增长。数据很多，但真正能产生价值的数据却很少。数据普遍存在分散、孤立的问题，缺乏统一的定义和架构，找到想要的、能用的数据越来越难。

华为认为，数字化转型要坚持业务和技术的双轮驱动，而连接双轮的“轴”就是数据。只有建立统一、清洁、智能的数据底座，才能支撑公司不断发展。对此，华为通过建设数据底座，将公司内外部的数据汇聚在一起，对数据进行重新组织和连接，让数据有清晰的定义和统一的结构，并在保障数据安全与隐私的前提下，让数据更易获取，最终打破数据孤岛和垄断。

华为数据底座（图1）由数据湖、数据主题连接两层组成，将公司内外部的数据汇聚到一起，并对数据进行重新的组织和连接，为业务可视化、分析、决策等提供数据服务，让企业数据成为能给业务带来价值的数据资产。

图1 华为数据底座总体架构

数据湖是逻辑上各种原始数据的集合，除了“原始”这一特征外，还具有“海量”和“多样”（包括结构化、非结构化数据）的特征。数据湖保留数据的原格式，原则上不对数据进行清洗、加工，但对于数据资产多源异构的场景需要整合处理，并进行数据资产注册。数据入湖必须要遵循6项标准，共同满足数据连接和用户数据消费需求。

数据主题连接是对数据湖的数据按业务流/事件、对象/主体进行连接和规则计算等处理，形成面向数据消费的主题数据，具有多角度、多层次、多粒度等特征，支撑业务分析、决策与执行。基于不同的数据消费诉求，主要有多维模型、图模型、指标、标签、算法模型五种数据连接方式。

数据治理

筑牢数字化安全

数字技术正在构建一个全新世界。在数字时代这个大风暴中，数据的安全隐私管理无异于风暴之眼。当大量的数据汇集在一个湖中，如何在内外部合规的基础上，确保业务能够迅速获得所需数据并做到可控共享，这是企业在数字化转型过程中面临的共同问题。所谓“绝对安全”是个伪命题。对企业而言，更重要的是不断引入新的理念，优化提升数据安全防护能力，在发挥数据价值、达成业务目标的同时降低安全威胁。

兼顾数据安全与数据共享

数据安全的核心价值是“让数据使用更安全”。因此，数据安全和数据共享如同一枚硬币的两面，两者不可分割、缺一不可。

一方面，数据安全是生死线，数据应用和消费必须以安全为前提。当前各个国家越来越重视数据安全，先后发布多个相关法律法规。如2017年6月《中华人民共和国网络安全法》正式生效、2018年5月欧盟《通用数据保护条例》正式生效等。此外，随着数字化进程的推进和各个企业的数字化转型，数据流动性越来越高，越来越需要大范围、海量、全场景的数据共享，一旦发生数据安全问题，所造成的风险也远远大于传统单体IT应用系统时代。因此，数据安全是发挥数据价值的前提，所有数据必须在安全、合规的基础上进行共享。

另一方面，完全杜绝消费的数据安全是没有意义的。数据安全要以更好地支撑数据共享为目的，因此只要在合理授权、合法合规的前提下就应该允许数据共享，这就需要企业不断探索新的数据安全防护思路与方法。基于华为在这方面的实践，华为数据管理部在数字化转型背景下构建了基于元数据的安全隐私保护框架，在原有基于IT应用的围栏式数据安全防护基础上，增加了对各类准数据资产的“贴身保镖”式防护能力。以数据安全防护能力提升为前提，打消业务部门对于数据共享风险的担心，扩大数据共享的广度和深度，更好地实现数据价值。

提升数据安全防护能力

华为公司数据管理部在数据实践中参考业界先进理论、技术，结合自身业务需要，形成了一些安全共享的经验，为企业提供了一些参考。

▲ 第一，将数据安全与元数据管理相结合。以往的安全防护主要是基于某个单体IT应用或系统。随着数据流转范围的大幅增加、数据交互密度的急速提高，企业需要构筑基于元数据的安全防护框架。不论某个数据在任何地方被读取、加工、处理、消费，都需要提供相应的安全防护与隐私保护（图2）。基于元数据管理，可以更好地对数据资产进行差异化的数据安全防护，减少过度防护带来的成本压力和管理僵化。例如对于企业内部绝密数据资产和内部公开数据资产，应该采取不同的安全防护措施。

图2 元数据对安全隐私保护的作用

▲ 第二，业务部门要对数据全生命周期的安全负责。随着企业数字化转型，数据不再是IT的一部分，而是具有高价值、可独立存在的企业战略资产。因此，围绕数据的管理也不再局限于IT管理流程，而应与业务流程活动紧密地结合在一起。例如，当执行某个业务活动时可能需要外部数据，那么就应该嵌入外部数据获取和使用合规管理要求；执行最基本的员工薪酬业务，那么确保员工隐私数据不被泄露的要求和管理动作也会融入进去。

▲ 第三，数据供应到消费链时采用最小化原则。沿着数据供应链路对各种业务过程进行适当的解耦，有助于减少数据安全风险。例如，对于大多数据消费者而言，他们需要的往往是数据处理分析后的结论，而并不需要海量的明细数据。因此，完全可以通过数据服务等方式，让大量明细数据“不搬家”也可使用，消费者完成分析处理的同时，支撑分析的明细数据也自动“释放”。再例如，企业通常将数据处理平台与数据内容解耦，提供数据分析处理能力的人员无法接触数据资产，而能够对数据进行处理的人又必须在限定的平台或能力基础上进行各种数据消费，这样既确保了数据安全，又在一定程度上兼顾了数据使用和消费的灵活性。

1992年，美国科幻作家尼尔·斯蒂芬森的科幻小说《雪崩》颇有想象力地描绘了一个平行于物理世界的数字世界。而今，未来已来，在数据成为新的生产要素、数字化成为企业核心竞争力的当下，企业的运作成功与否将在很大程度上取决于对数字世界的治理和管理水平。企业只有不断修炼数据治理内功，才能在数字世界谋得一席生存空间。