随着信息技术的飞速发展,全球数字经济规模正以惊人的速度持续扩张。数据正作为一种新型生产要素深度融入各领域,并成为企业创新发展与效率提升的核心驱动力。数据好比是一种新的“石油”,在不断提升企业洞察市场、优化流程、精准决策能力的同时,重塑着商业竞争格局。然而,在这场数字化浪潮中,建筑行业作为典型的传统产业,却面临诸多挑战,其数字化转型进程明显滞后于其他行业。早在2016年,麦肯锡全球研究院发布的报告便揭示了一个严峻事实:在全球众多行业中,建筑业的数字化水平仅高于农业,位居倒数第二位。德勤咨询2019年开展的“数字化成熟度”调查也再次印证了这一状况,建筑业在该调查中得分仅为4.50,在众多被调研行业中排名垫底。这一系列数据无不表明,建筑行业的数字化转型之路任重道远,亟待加快步伐以适应数字经济时代的发展潮流。

在此背景下,如何系统性构建建筑业企业级数据管理体系,实现从“数据孤岛”到“数据资产化”的转变,成为亟待解决的课题。本文以DCMM国家标准为基准,结合企业的实践案例,提炼出一套具备可操作性的数据管理体系建设方法,旨在为行业提供理论与实践经验借鉴。

本文采用理论分析与案例研究相结合的方法开展分析研究。①理论框架:基于DCMM标准的8大能力域和5级成熟度模型,构建数据管理体系的理论基础;②案例研究:以某建筑行业信息化企业为对象,分析其在数据战略、治理、技术落地等方面的实践经验;③量化分析:通过具体项目数据(如效率提升率等)验证方法论的有效性。

1 对DCMM标准的学习和理解

DCMM是GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》国家标准,英文简称:Data management Capability Maturity Model,是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准,旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法,建立和评价自身数据管理能力,持续完善数据管理组织、程序和制度,充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。

DCMM标准为企业提供了体系化框架,明确了数据管理维度。其定义了8大核心能力域(数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生命周期)、28个能力项和5级成熟度(初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级),覆盖从战略规划到技术落地的全链条管理需求。例如,数据治理域要求企业建立制度体系、组织架构和沟通机制,而数据安全域则需制定安全策略、审计和管理措施。这一框架帮助企业避免“头痛医头、脚痛医脚”的碎片化管理,指导企业形成覆盖数据全生命周期的闭环体系。DCMM标准能指导企业战略规划与业务协同,其强调数据战略与企业整体战略的匹配性,要求企业将数据视为核心资产,明确数据管理目标与业务发展的关联性,确保数据管理能力提升与企业数字化转型目标同步推进。DCMM标准规范了企业治理机制,提出了流程标准化要求。其制定了445项具体的指标,倡导跨部门协同,通过DCMM标准的数据集成共享能力项逐步打破数据孤岛。DCMM标准能指导企业促进技术与业务融合创新,其不仅关注技术实施,更强调数据应用价值,其数据应用能力域要求企业通过数据分析支持业务决策,并探索数据开放共享的变现模式。

通过对DCMM标准的深入学习,在充分理解的基础上对其核心逻辑加以总结并提炼为:①战略对齐。数据管理需服务于企业业务目标。②治理先行。通过制度与组织保障数据管理的规范性。③技术支撑。以集成架构与工具链实现数据流通与应用。④价值闭环。通过数据服务反哺业务创新。DCMM框架图如图1所示。

图 1 DCMM 框架图

2 建筑行业数据管理痛点分析

在建筑行业的数字化转型进程中,数据管理面临多重挑战,具体表现为以下核心痛点。

其一,数据孤岛壁垒森严,协同效率低下。企业内部项目管理、财务核算、供应链等系统往往由不同供应商独立开发。这种分散式的开发模式,使得各系统在数据定义、格式、编码规则等方面缺乏统一标准,也没有规范的接口协议,系统之间如同一个个信息“孤岛”彼此孤立,数据跨系统流通严重依赖人工导出Excel表格或纸质文件。例如,项目进度、成本等相关数据往往需由工程部门手动同步至财务系统进行成本核算,不仅效率低,还易因数据版本混乱引发决策偏差。

其二,数据质量失控,业务成本陡增。从数据采集环节来看,施工现场仍大量依赖人工填报数据,缺乏自动化采集手段。施工人员在填写材料验收记录、施工日志等信息时,不仅容易因疲劳、疏忽导致数据遗漏、重复录入,而且不同人员的填写习惯和标准不统一,造成格式错误频出。在数据传输环节,由于缺乏统一的数据标准和高效的传输渠道,大量数据在系统间流转时面临兼容性问题,进一步加剧了数据质量的恶化。以混凝土强度检测数据为例,手工录入失误可能导致质量验收延迟,甚至触发返工风险,直接推高工期与成本。

其三,安全防护薄弱,合规风险高企。施工现场部署的工控系统、物联网设备,如塔吊传感器、环境监测仪等,出于便捷管理和数据传输的考虑,常直接暴露于公网环境。但企业往往忽视网络安全建设,未及时配置基础防火墙或采取数据加密措施,使得这些设备如同“裸奔”在网络空间中。一旦遭受黑客攻击或恶意软件入侵,施工图纸、工程进度等核心数据以及人员身份信息等敏感数据极易泄露。这些数据一旦外泄,不仅会使企业面临监管部门的高额罚款,也会损害企业的品牌形象,给企业带来难以估量的损失。

其四,数据价值沉睡,决策支撑缺位。建筑企业海量历史项目数据(如施工工艺参数、供应商履约记录)分散存储于本地服务器或个人终端,缺乏结构化归档和标签化管理,难以通过数据分析挖掘规律。例如,企业无法利用历史项目工期延误数据构建预测模型,导致无法预先识别工期风险;企业也无法将优秀项目的管理经验转化为知识库,使得“经验复利”效应近乎为零。

这些痛点长期存在且相互交织,不仅制约了企业降本增效的空间,更是削弱了其可持续创新的能力。因此,如何构建适合自身管理要求的数据管理体系,成为了众多企业的研究目标。

3 企业数据管理体系建设五步法

以DCMM为理论指导,结合建立企业级数据管理体系实践经验总结,提出“战略规划-组织治理-架构设计-技术实施-价值应用”的企业数据管理体系五步法模型。

3.1 步骤一:数据战略规划--明确方向与优先级

数据战略规划是企业发展战略规划在数据领域的延伸与细化,是企业发展战略落地的数据支撑路径。数据战略规划的整体目标是制定与企业战略匹配的数据管理愿景,识别核心业务场景需求,设计分阶段实施路线图。

数据战略规划的实施策略可以分为3个环节:一是开展需求调研;二是进行成熟度评估;三是规划路线图设计。

按上述方法,公司组建专项工作组,通过“自上而下”与“自下而上”相结合的调研方式,首先对战略决策层开展深度访谈,聚焦企业战略目标与数据赋能的结合点。同时深入各业务部门进行流程测试,梳理出涵盖经营、生产、供应链等各业务域的32个核心数据场景与业务流程图谱。经DCMM数据战略维度对标评估,发现存在数据战略与业务战略匹配度不足、跨部门数据协同机制缺失、数据应用价值挖掘深度不够等关键问题。针对评估结果,公司制定出分阶段推进的“三年三步走”行动路线图,如下:①筑基期(2024-2025年)。完成数据底座建设,整合核心业务系统。②深化期(2025-2026年)。实现数据服务标准化,支撑内部数据共享利用。③赋能期(2026-2027年)。输出数据能力至外部市场,形成新增长点。数据战略实施路线图示例如图2所示。

图2 数据战略实施路线图示例

3.2 步骤二:数据治理组织与制度--构建管理闭环

数据治理组织与制度的核心目标是构建权责清晰、高效协同的治理体系,建立跨部门协作机制,制定覆盖数据全生命周期的制度体系,推动数据要素价值释放,最终形成“制度管流程、平台控操作、考核促执行”的闭环治理模式。

数据治理组织与制度的实施策略可以分为3个方面:一是在组织设计方面,成立独立的数据管理组织并由高管担任负责人;二是在制度制定方面,制定并发布数据管理体系相关制度;三是在考核机制方面,针对数据管理成效制定专门的考核指标。

按上述方法,公司成立由首席数据官(CDO)牵头的跨部门数据管理委员会,统筹协调经营、生成研发、合规等相关部门,下设数据标准组、质量管控组与安全审计组,明确各业务单元数据专员的协同职责,形成“横向联动、纵向贯通”的矩阵式管理架构。由数据管理委员会牵头,围绕数据全生命周期制定《数据分类分级管理办法》《数据质量评价标准》《数据安全实施细则》等12项核心制度,覆盖数据采集、存储、加工、共享和销毁等关键环节。公司在建立数据管理组织体系和制度系统后,设计了适应本公司的“数据认责矩阵”。通过运用“数据认责矩阵”,明确了各部门在数据管理体系中的职责和定位。

数据所有者(业务部门):负责数据录入、质量初审。

数据管理者(IT部门):负责技术平台维护与安全防护

数据消费者(管理层):提出数据应用需求。

对“数据认责矩阵”运用开展了3个月的成效跟踪,发现数据质量问题平均解决时间从7d缩短至3d,跨部门数据共享率提升至85%。

3.3 步骤三:数据架构与集成--打破孤岛实现互通

数据架构与集成的核心目标是构建企业级数据底座,打破系统孤岛整合多源数据,在支撑业务协同的同时实现数据的标准化、服务化与价值化。

数据架构与集成的实施策略可以分为3个方面。

一是模型设计,以业务流程为主线,构建主题域模型。通过梳理关键业务流程(如项目从立项到实施再到验收的全生命周期),设计出契合业务需求的高层次数据模型。这一过程确保了数据架构与业务目标的高度一致性,为后续的数据集成与分析奠定坚实基础。

二是技术选型,在技术实现层面,采用Apache Kafka作为实时数据流的核心中间件,确保数据的高吞吐、低延迟传输;同时,利用Flink作为流批一体的计算引擎,支持实时流处理与批量处理的统一框架,提升数据处理的灵活性与效率。

三是元数据管理,引入元数据管理平台,构建数据血缘图谱,实现数据流转过程的全链路可视化管理。通过元数据的集中化管理与追踪,增强数据的可观测性与可治理性,为数据质量和数据安全提供有力保障。

公司在用供应链管理系统一直存在与ERP、财务系统数据割裂的问题。为解决数据集成问题,公司决定开发数据底座重塑数据架构。先是定义了200+数据接口规范,支持API、文件传输多模式集成,实现了接口的标准化;然后运用Trifacta等工具清洗历史数据,使历史数据错误率从12%降至3%,进一步实现数据的标准化并提高数据一致性。通过数据底座实现标准数据关联共享后,线上业务处理时间平均缩短至8min以内,工作协同效率大大提升。数据底座-数字员工示意图如图3所示。

图3 数据底座-数字员工示意图

3.4 步骤四:数据安全与质量控制--夯实管理基础

数据安全与质量控制的目标是建立分层防护体系,实现数据质量闭环管理。

数据安全与质量控制的实施策略可以分为3个方面:一是安全防护,基于“零信任”架构,部署微隔离技术,划分数据安全域;二是质量管控,在数据中台或数据管理平台内置质量规则引擎(如唯一性、完整性校验);三是合规审计,每季度开展数据安全演练,模拟勒索软件攻击、内部泄密等场景。

公司实施多因素认证(MFA)与动态权限管理,所有用户/设备访问数据前需通过持续身份验证。制定包含完整性、准确性、一致性等6大维度18项数据质量指标并在数据底座中嵌入质量校验模块,支持自定义规则配置。每季度开展红蓝对抗演练,模拟勒索攻击、内部泄密、数据篡改等场景,极大提高了全员数据安全意识。

3.5 步骤五:数据应用与价值挖掘--释放数据潜能

数据应用与价值挖掘的核心目标是构建数据资产运营体系,通过技术创新与生态协同释放数据要素价值。

基于DCMM数据应用域要求,数据应用与价值挖掘的实施策略可以分为3个阶段:一阶段是自动化工具的开发和应用,开发RPA机器人,实现数据跨系统自动填报;二阶段是实现知识管理,构建基于NLP的企业知识库,支持历史项目文档语义检索;三阶段是商业化探索,将数据资产打包为各类服务型产品。

按上述方法,公司通过开发物资RPA、进度RPA等自动填报机器人,实现了只在项目现场管理系统进行一次人工填报,其他管理系统通过RPA自动填报,达到了人工成本和填报错误率双降的效果。公司还搭建了智能体平台并利用自有数据资产训练“数字员工”,如利用财务系统现有的采购申请、报销申请数据训练“流程助手”,帮助员工快速生成公司制式单据。利用现有合同评审数据训练“合规审计助手”,自动扫描合同条款风险,帮助员工完成合同逐步检验,帮助识别合同中的法律风险。利用公司现行的制度规范数据训练,方便员工快速获悉最新的制度变化与制度核心内容。 “数字员工”的上线使用,极大程度提高了员工的工作效率。后续公司将逐步建立数据资产入表机制,完成高价值数据的资产确权与价值评估,通过“技术+场景+生态”的立体化价值挖掘模式,逐步提升企业数据资产利用率,驱动数字化转型从效率提升向价值创造跃升。

4 实施挑战与对策

企业数据管理体系五步法模型在实际贯彻实施过程中,往往会面临组织协同与技术实施层面的双重挑战,需要针对性地设计解决方案。例如在组织协同层面,当业务部门因权责归属问题对数据共享产生抵触时,就需要构建“制度牵引+价值驱动”的双重保障机制。首先,由数据管理委员会牵头以数据认责矩阵为依据,明确原始数据所有权、加工数据使用权与共享数据收益权的划分标准,通过数据资产价值评估模型量化各部门贡献度,消除权责模糊隐患。其次,建立“数据积分激励机制”,将数据资源贡献量、API调用次数等指标纳入部门绩效考核,对排名前20%的部门给予资源倾斜或数字化转型专项资金奖励来提高共享积极性。在技术实施层面可能会面临历史遗留系统改造难度大,数据模型兼容性差的问题,这时可采用“渐进式迁移”策略,优先集成高价值系统,每年按业务优先级滚动更新20%系统接口标准,确保技术演进与业务发展同步。

5 结束语

综上所述,以DCMM为理论基础的“战略规划-组织治理-架构设计-技术实施-价值应用”企业数据管理体系五步法模型,能帮助企业实现数据战略对齐和资源聚焦,明细数据管理权责,提高数据质量和数据安全性,最终帮助企业构建起完整的数据管理体系实现数据全生命周期管理。

作者：中铁建网络信息科技有限公司 李飞鸿