CNCC2020——推动全国双业务场景，实现数据与业务治理的迭代闭环
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10月22日至24日，计算机领域的年度盛会2020中国计算机大会（CNCC2020）在北京召开。国生董事长兼首席执行官齐国生参加了题为“业务场景驱动的数据治理——实现企业数字化和智能化转型的必由之路”的专题报告，并与图灵奖得主、两院学者以及国内外顶尖学者共同展望大数据和人工智能的前沿趋势，分享国生技术创新成果。国双认为，高效获取、整合、治理、管理和利用“数据”和行业“知识”，是大数据和人工智能技术在企业和政府机构数字化和智能转型中的前提。新的数据治理要由“场景”驱动，形成“数据”和“知识”的双轮驱动，实现数据治理和业务治理的迭代闭环。
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图：国生董事长兼CEO齐国生在传统的数据治理中，人们往往从“数据”出发，通过质量管理、生命周期管理、元数据管理等流程治理多源异构非标准、不一致、不完整和及时的数据，没有好的场景落地，应用效果也差。在新的数据治理中，我们可以从企业的生产、经营、销售、政府管理等实际业务应用场景入手，沉淀业务的“知识”，经过数字化，形成数据图、资产图、业务图、流程图、指标图等，并将其整合到数据治理中。在商业上形成“数据”和“知识”。
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图：“知识”作为一个非常重要的层，是与“业务”和“数据”相关联的，机器可以知道什么业务场景需要什么样的数据，这些数据需要达到什么样的标准和质量，从而帮助数据治理。另一方面，数据治理所产生的业务发现——或数据治理本身的方法论和其他输出——将积累成新的“知识”，从而释放数字转型的价值。
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图：知识在数据治理中的作用大会当天，齐国生还介绍了国双的真实案例，介绍了数据治理在司法、油气、审计等领域的应用。法官：谁是一个好法官法院有立案、审判、行政、行政等很多IT系统。除了当事人信息、主题、法官信息等基本信息外，系统还包括受理案件数、处理案件数等统计数据。根据现有数据，法院在对法官进行评价时，往往以法官在一段时间内处理的案件数量作为其工作表现的重要指标。在实践中，复杂的案件往往被指派给高级法官，一个案件通常需要六个月的时间才能完成。一些简单的案件被分配给新手，新法官可以处理私人贷款案件，一个三人审判小组一个月能完成50—60件并不难。因此，高级法官在处理复杂案件方面花费更多时间，成绩较低，而年轻法官在处理简单案件方面花费更长时间，成绩更好。影响案件审理时间的因素很多，个别案件的分类非常复杂，例如，本应出庭的当事方或证人因正当理由（流行病、疾病、地质灾害、政治封锁）未能出庭，当事方要求对某些财产进行估价。为了解决这一问题，国双采用文本分析技术，从起诉书、答辩书、判决书等文本中提取要素，构建知识体系和知识图，并将这些要素作为字段添加到原始数据中，将不同数据融合。在此基础上，通过建立案例模型，系统可以自动对案例进行分类，并将案例的难度引入到原始评价体系中。一个好的评价系统可以提高效率。在建立知识和数据双轮驱动评估体系的过程中，国双还为法院开发了司法文书自动书写、类似案件智能推送等多种案件办案辅助工具，进一步提高了法官的办案效率。石油勘探开发是一个知识密集型行业，许多有价值的数据因缺乏治理而沉睡在数据库中，并没有充分发挥其价值。一些现有的勘探开发数据在数据生成过程中存在问题，如命名规则不统一，同一项目对象以不同格式命名，无法进行有效的储层类比。有些人在数据治理过程中存在问题，例如意外删除或丢失数据。存在一些业务逻辑不一致的问题，需要业务人员来发现诸如孔隙率计量单位不统一等问题。输入6%到0.06，系统按0.06%计算，严重低估了油气储量，错过了高质量石油回收机会。为了解决这些问题，我们将知识整合到资料治理中，提高资料质量。从企业的特点和名称，我们可以推断出几个不同名称的小水库实际上是水库。在商业知识的基础上，我们可以推断出同一井中小层的生产，如果生产时间是连续的，那么生产水平应该是相同的，数据库中缺失的层信息可以与上下层信息相匹配。在计量单位不统一的情况下，可以利用业务知识设定数据下限，减少计量单位等输入错误。在新的数据治理基础上，帮助油气行业实现“数据建设、捕获、储量、产量”的目标，提高油气经营者的工作效率，降低勘探风险，提高采收率。审计：新数据治理下的行业变化传统的审计工作本身是从数据治理实践开始的。初级审计师在数据标准统一方面花费大量时间进行基本数据处理，如表格拆分、表格合并等，形成关键信息表，然后交给高级审计师。高级审计师将行业知识与业务经验相结合，以制定行动计划。在新的数据治理中，可以在审计的早期阶段嵌入领域知识，大大提高了审计师的效率，解放了人员，使初级审计师拥有更先进的业务知识，从而实现审计服务的升级。在这一过程中，您可以通过提高审计工作的质量和有效性来加强审计行业。通过审计来提高企业的财务风险管理能力，将为行业注入活力。通过审计提高税收风险管理能力，将加强社会治理。“数据”和“知识”双轮驱动的新数据治理，是国家双行业人工智能的又一实践，也是国家双追求“让人民摆脱经济社会日常运行的繁琐工作”目标的结果。未来，国双将继续在关键技术和算法上进行研究和突破，结合基于场景的落地能力，为新基础设施和企业数字化、智能化提供强大动力。