在数字经济快速发展的时代背景下，数字化转型正在许许多多的行业中发生，并快速改变着诸多企业的运作模式。IDCFutureScape报告中认为，鉴于竞争对手和产业都在向数字化转型，如果企业不能快速向数字化转型，到2022年，逾三分之二的目标市场会消失。数据成为新生产要素，智能成为新生产力，第四次工业革命已经到来。当数字化转型成为不可避免的大势，传统企业与其抗拒、漠视或者等待跟随，不如张开双臂拥抱这第四次工业革命的到来。
非数字原生企业的数字化转型，关键在数据治理
数字原生企业在设立之初，就是以数字世界为中心来构建。而传统行业里面的大部分企业在创建之时，都是围绕着生产、流通和服务等具体的经济活动展开，这种原始构建在物理世界底座上的，就是非数字原生企业。
非数字原生企业的数字化转型不是简单的IT采买，而是企业的一次巨大变革，这场变革涉及商业模式、运营模式的变化，需要完成流程、组织、IT、文化等多方面的转变，对深处瞬息万变经济活动中的企业来说，相当于在高速路上换轮胎，难度极大。
华为公司业务范围涵盖研发、营销、制造、供应、采购和服务等领域，是一家典型的非数字原生企业。因为业务链条长，在信息化时代初期建立了很多相对独立的IT系统，典型特点就是形成了“一类业务一个IT系统一个数据库”的封闭式IT结构。其带来的直接问题就是数据孤岛：IT系统中的数据语言不统一，不同IT系统之间数据不贯通，同样的数据需要在不同的IT系统中重复录入，甚至不通的IT系统中的同一个数据都不一致等等。
烟囱式应用支撑着海量的交易和分析，但其形成的数据孤岛已成为企业数字化转型的阻碍，各种短期见效的数据搬家、自动化小工具逐渐从“帮手”变成了“帮凶”，数据被“私有化”成为各个业务部门的“资产”，“表哥表姐”为了实现“数字化”运营加班加点整理excel，高薪招来的数据科学家却因为没有数据而闲的离职，业务需求落地慢，业务运营监管难，员工和客户体验差，限制了运营效率的提升和效益的改进，华为迫切需要数字化转型来改变这种状态。
图1：烟囱林立的企业数据孤岛
2017年初，华为轮值董事长郭平先生提出要在内部率先实现数字化转型，并把实现ROADS(Real-time,On- demand, All-online, DIY, andSocial)体验、全面提升运营效率作为公司各业务单元和功能领域共同的变更目标。对于横跨2B、2C业务领域，运营已近30年的一家“传统”企业，如何用数字化手段全面改造公司的流程和IT，改变支撑近20万人有效运作的运营模式，成为华为变革指导委员会讨论的焦点。
华为CIO陶景文说“华为如何做数字化转型？首先是要抓住数据治理这个“牛鼻子”，数字化转型要坚持业务和技术的双轮驱动，而联接双轮的轴就是数据。只有建立起统一、清洁、智能的数据底座，支撑各个区域市场差异化的需求，实现“数据实时可视、海量业务自动、算法支撑决策”，才能支撑公司不断发展新业务。一方面通过感知能力实现业务数据自动采集，另一方面通过新的智能数据湖等技术手段，把现有的各个相对独立的数据库中的数据按照一定标准进行汇聚和联接，初步解决了数据孤岛的问题，然后再来进行深入的数据治理。
DAYU（大禹）治水，让数据成为企业创新的新能源
面对汹涌而来的数据洪流，我们不惧怕但也不能漠视放任它们奔涌四散。DAYU，华为云智能数据湖基于10多年数据治理经验沉淀出的数据开发、数据规范、数据质量等云服务，像大禹治水一样帮助企业进行数据治理与运营，最终让数据变为企业创新的新能源，助力企业新增长。
数据治理是一套比较完整和复杂的方案论和工程实践技术，DAYU就是把华为数据治理之道打造为面向外部企业的云服务，面向企业数字化运营诉求，提供一站式智能数据管理能力，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析、可视化的数据全生命周期管理系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。
DAYU，在数据治理方面关注三个方面：
一、以“四个统一”打破数据孤岛：统一数据规范、统一数据标准、统一应用平台、统一访问接口。
数据孤岛是非数字原生的原罪，传统数据治理产品都是按照功能块，逐一实现，造成信息断层，模块割裂，无法帮助客户构建真正的数据平台。因此DAYU从设计之初，就践行数据治理方法论，考虑到了数据模型的完整性，形成一套以元数据和数据调度任务为核心的架构体系：
首先，支持30余种数据源批量和实时集成，包括各类数据库、大数据平台、业务系统、IoT协议。
其次，将数据治理行为可视化，打通数据基础层到汇总层、集市层的数据处理链路，统一数据规范和数据标准，通过关系建模、维度建模实现数据标准化，通过统一指标平台建设，实现规范化指标体系，消除歧义、统一口径、统一计算逻辑，对外提供主题式数据查询与挖掘服务。沉淀为数据资产后，DAYU提供统一访问接口，“0”编码在线生成API。轻松实现在线调试、一键发布。
数据质量系统可进行质量监控，从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析，也支持数据的清洗和标准化，根据数据标准自动生成清洗和标准化的质量规则并周期性清洗。
二、快速数据开发：拖拽式开发、批流结合的全链路运维。
数据开发，支持基于浏览器的图形环境创建工作流作业，并支持对作业进行全链路端到端监控，提供丰富的运维手段，确保作业7*24小时可靠稳定不间断运行。
DAYU数据资产提供企业数据资产统一视图，支持数据智能搜索、数据资产标识、全链路数据血缘分析、数据概览等能力。基于数据目录，可以设置数据标签，保证整个数据湖里面的数据资产可视、可追溯。
三、使能数据变现：模型驱动ISV知识沉淀和复制，行业资产模型共享。
DAYU是一个开放架构，行业ISV可以基于数据服务模块快速接入DAYU，以ISV的行业经验做数据资产的提炼，沉淀行业数据资产。经过长期的数据运营管理活动，企业可以将这些数据资产固化到系统中，真正成为企业客户的财富。这些行业伙伴和客户的数据模型资产是共享的、可复制的，可以复制到企业的分支机构，甚至复制到同行业的相关场景。ISV伙伴可以在华为云市场上发布数据资产模型并交易，形成数据模型资产生态，我们通过这种方式支持伙伴获益。
同时，DAYU提供全面的数据安全管控机制，支持数据资产权限管理、敏感数据发现及保护，从数据接入、数据存储、数据开放和数据权限等多方面，保障数据安全合规。
数据治理成效在华为逐步释放
今天，华为云数据底座支撑了华为全球170多个国家差异化的运营，支撑了公司各业务集团海量的交易和分析，驱动了交付、供应、财经等诸多领域的运营模式转型，成为华为数字化转型的基石。
以财经为例，在数据治理前存在很多难题，例如，由于IT系统的烟囱式建设，导致一个角色跨多个IT系统操作，效率低；数据获取难，手工处理多，单个收入管理需要从5个系统导出数据，约11个人总共花费50小时完成分析。通过数据治理，华为可以做到3天月度财务报告出初稿、5天月度财务报告出终稿、11天年度财务报告完成初稿。
要把一家业务遍及170多个国家和地区的全球化公司的“总账”算清楚不容易，要做到财报的高效、准确、完整，离不开高度集成的全球结账管理系统，更离不开数据治理，通过交易核算自动化、ERP优化、数据调度优化、数据质量监控以及提升数据分析平台的性能，华为实现了全球核算实时可视，过程可跟踪、可管理。
通过这几年的数字化转型，华为自身实践有几点体会：
企业IT必须开放的拥抱云、融入云，才能适应未来业务数字化。
数据治理以及打通企业“数据孤岛”，是迈向数字化的关键。
传统企业数字化，首先要明确面向未来分层解耦的IT应用架构。
打造人工智能业务平台 ，结合大数据和AI能力，能够实现企业部分业务自动化和智能化。
展望
2019年10月，中国共产党第十九届中央委员会第四次全体会议通过《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》，指出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，首次将数据作为于劳动、资本、土地等并列的生产要素，从制度层面确定了数据作为一种新的生产要素的重要地位。如何促进数据要素有效参与价值创造和分配，成为千行百业建设数据经济、智能经济的重要课题。
在国家电网，通过DAYU构建电力数据系统，统一收集电力系统的原始数据，通过构建人、机、电、线、厂等领域的主题库，实现数据资产构建。利用这些数据，电网就可以开展电价预测、负荷预测等创新业务。同时在运营监管层面，构建电力驾驶舱，一张图看清全网电力情况，轻松实现业务运营的可视化。
一花独放不是春，百花齐放春满园，华为愿意把自身的实践经验分享出来，让源自企业，更懂企业的DAYU能成为行业的财富，加速企业数据资产变现。近日，华为云官网上线《华为数据治理白皮书》，简单介绍了基于华为10+年数据治理经验沉淀出的数据治理之道。结合华为云的智能数据云平台，让企业用户更方便快捷的用好数据，帮助企业加速从数据到价值闭环的数字化转型的进程。
