华为的数字化转型与数据治理
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2020-11-21 14:56
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作者：华为公司数据管理部 来源：华章计算机
传统企业通过制造先进的机器来提升生产效率，但是未来，如何结构性地提升服务和运营效率，如何用更低的成本获取更好的产品，成了时代性的问题。数字化转型归根结底就是要解决企业的两大问题：成本和效率，并围绕“多打粮食，增加土地肥力”而开展。
2016年华为变革战略规划，明确要面向用户（企业客户、消费者、员工、合作伙伴、供应商）实现ROADS体验，持续提升效率、效益和客户满意度。明确要用五年时间完成业务数字化转型，数字化转型成为华为唯一的变革。
2017年华为提出了企业的新愿景：“把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界”。同时，华为公司董事、CIO陶景文提出了“实现全联接的智能华为，成为行业标杆”的数字化转型目标（如图1-3所示）。
对内，各业务领域数字化、服务化，打通跨领域的信息断点，达到领先于行业的运营效率。逐步构建以“面向客户做生意”和“基于市场的创新”两个业务流为核心的“端到端”的数字化管理体系。管理方式从定性走向定量，实现数据驱动的高效运作。
对外，对准5类用户的ROADS体验，实现与客户做生意更简单、更高效、更安全，提升客户满意度。华为首先从用户体验的视角表达了对行业的最新判断，并将其总结为ROADS，即实时（Real-time）、按需（On-demand）、全在线（All-online）、服务自助（DIY）和社交化（Social）。
2017年，华为基于愿景确定了数字化转型的蓝图和框架，统一规划、分层次开展，最终实现客户交互方式的转变，实现内部运营效率和效益的提升。华为数字化转型蓝图包括5项举措（如图1-4所示）。
举措1：实现“客户交互方式”的转变，用数字化手段做厚、做深客户界面，实现与客户做生意更简单、更高效、更安全，提升客户体验满意度，帮助客户解决问题。
举措2：实现“作战模式”的转变，围绕两大主业务流，以项目为中心，对准一线精兵团队作战，率先实现基于ROADS的体验，达到领先于行业的运营效率。
举措3：实现“平台能力”提供方式的转变，实现关键业务对象的数字化并不断汇聚数据，实现流程数字化和能力服务化，支撑一线作战人员和客户的全联接。
举措4：实现“运营模式”的转变，基于统一数据底座，实现数字化运营与决策，简化管理，加大对一线人员的授权。
举措5：云化、服务化的IT基础设施和IT应用，统一公司IT平台，同时构建智能服务。
其中，举措4涉及数据治理和数字化运营，是华为数字化转型的关键，承接了打破数据孤岛、确保源头数据准确、促进数据共享、保障数据隐私与安全等目标。华为数字化转型对数据治理的要求如下：
1）基于统一的数据管理规则，确保数据源头质量以及数据入湖，形成清洁、完整、一致的数据湖，这是华为数字化转型的基础。
2）业务与数据双驱动，加强数据联接建设，并能够以数据服务方式，灵活满足业务自助式的数据消费诉求。
3）针对汇聚的海量内外部数据，能够确保数据安全合规。
4）不断完善业务对象、过程与规则数字化，提升数据自动采集能力，减少人工录入。
华为从2007年开始启动数据治理，历经两个阶段的持续变革，系统地建立了华为数据管理体系。第一阶段近十年的持续投入为华为在2017年开始的数字化转型打下了坚实的基础。同时，在数字化转型对数据治理的新要求下，正式进入第二阶段，数据治理工作也迎来了新的挑战和发展。
第一阶段：2007～2016年
在这一阶段，华为设立数据管理专业组织，建立数据管理框架，发布数据管理政策，任命数据Owner，通过统一信息架构与标准、唯一可信的数据源、有效的数据质量度量改进机制，实现了以下目标。
1）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。
2）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
在这一阶段，华为建设数据底座，汇聚企业全域数据并对数据进行联接，通过数据服务、数据地图、数据安全防护与隐私保护，实现了数据随需共享、敏捷自助、安全透明的目标，支撑着华为数字化转型，实现了如下的数据价值。
1）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。
2）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。
3）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。
华为数据治理的发展历程如图1-5所示。
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）。
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。
华为经过多年实践，形成了一套数据工作框架。
1）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。
2）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。
3）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。
4）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。
5）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。
数据体系建设的整体框架（如图1-8所示），基于统一的规则与平台，以业务数字化为前提，数据入湖为基础，通过数据主题联接并提供服务，支撑业务数字化运营。
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