大家下午好！我是来自厦门航空信息部的赵晓磊，目前负责厦航的大数据应用及数据治理方面的工作，我们公司在今年的战略解码会上提到了6大硬仗，其中之一就是推进公司的数字化转型，在我们IT部门接到这个任务后，也做了相应的任务分解，核心都是围绕如何帮助企业用好数据，让数据可以发挥更大的价值，持续赋能业务，那么我今天的汇报内容结合公司数据治理体系、信息安全体系，介绍下厦航在数据资产梳理、数据共享平台建设等方面的一些探索实践，以及未来工作中数据共享工作如何进一步推进，我们的一些思路和规划，与大家共同分享探讨，因为数据共享也没有一个固定的范式和套路，不足之处也请各位行业专家批评指正。

首先说一下为什么要做数据共享？一个原因在于我们过去信息化建设过程中，累积下来的不同程度的数据孤岛问题，数据孤岛这个词大家都不陌生，我们再往深剖析一下，如果说国际贸易的本质是各个国家和地区的资源禀赋不同，因而物品的（交换、流通、交易）这些贸易活动能带来社会生产力的提升。那么数据共享的本质在某种程度上也是因为各个实体的数据产生、处理、应用能力的差异，这种差异在企业内部不同领域间也存在，所以才需要数据这个新生产要素的充分流通。另外还有，当前越来越多的数据分析和算法挖掘应用需要用到跨领域的数据，比如我们厦航在17年和阿里、同济大学合作的航班智能恢复课题，仅靠一个部门的系统和数据是很难完成的，需要外部天气、空管资源、机组人员、收益等信息的支持，当时还没有较好的内部数据共享机制，到处找数取数花了项目组前期相当大的工作量。而要解决这些问题，推进实施数据共享是最好的办法。

数据开放、共享之所以能够帮助提升数据的价值，还在于数据的另一个本质属性。那就是相比于实物的交换与共享，数据的共享有更大的威力，数据可以无损复制，可以很简单的被其他团队或组织使用，而且这个成本非常低，理论上如果让数据有效流动起来，其产生的效益会趋向无穷大。互联网的成功就是因为他激发了网络效应，数据的流动也与之类似，数据如果只是自己使用，即使100%的发挥价值，它也只是一百，如果这个数据开放给更多人用，即使数据只能发挥50%的价值，那也是乘数效应。互联网有一个的著名的“梅特卡夫定律 (Metcalfe’s Law)”：网络的有用性（价值）随着用户数量的平方数增加而增加。数据的价值与网络的价值类似，也遵循这一规律，即数据的价值与数据的使用次数的平方成正比。

此外，做数据共享这件事也是我们团队本身的使命要求，我们厦航新时代的公司使命是：帮助更多的人行走天下，我所负责的数据团队使命是：帮助更多的人用好数据，让大家可以更方便的用数据进行业务创新，同时也能够很好地实现，厦航总书记赵东在内部会议，多次提到的一个目标，就是“让数据站起来、跑起来、活起来”。

这是我们做数据共享的一个总体思路，我们从三个方面开展，第一梳理企业内部数据，建立数据地图，提供高效的数据检索方案，解决“厦航有什么数据”、“数据存放在哪儿” 等问题，为数据共享奠定基础。第二建立严谨、安全的数据获取原则，通过平台提供多样化数据获取方式，使大家能够便捷地获取所需要的数据。第三，从制度上规范数据共享工作，明确数据共享的目标、职责，定义数据共享的方法，编订《数据共享管理办法》，建立数据共享监督与保障机制，确保数据共享能够长期、有效实行。

接下来讲一下我们当前的一些实践，我们第一步是梳理信息系统，有很多企业在推行Togaf这套企业架构的方法论，是从业务、应用、数据、技术四个架构层面进行建设，我们做数据共享这件事的时候也有借鉴这套方法论，从应用架构层面来看，应用是数据的载体，经过了近30年的信息化建设，厦航绝大多数的业务操作过程、结果数据都沉淀在了各类应用系统上，我们对其进行全方位的梳理形成信息系统主数据，详细内容如图，包含业务域到产品线再到系统、接口、作业，也基于此形成数据共享分类的初始层级结构。

第二步是建设数据目录，我们在2019年建设并上线了《企业数据共享平台》，把数据库的元数据信息与上一步梳理的信息系统主数据进行关联，并组织应用负责人对元数据信息进行业务标签维护，打通技术元数据和业务元数据，并把相关结果以目录方式向企业内部开放，共享平台还利用中文分词技术提供元信息模糊搜索，进一步方便大家去查找数据。

第三步是建设数据图谱，借鉴知识图谱技术，以航空公司核心的业务对象，例如旅客、飞机等，从接口关联、元数据血缘关系等方面，以业务流程视角进行组织串联，全方位展示相关主题数据的关联关系，这块工作我们目前正在持续完善，从图中可以看到，以乘客实际的业务流程为主线，把各个环节的数据以数据流图的方式展示，用一种更直观的方式方便大家了解数据的上下游以及流转关系，使得大家在使用数据的时候更能够心中有数。

第四步是促应用，数据共享的价值体现最终还是要通过应用来体现，在这方面，我们在《企业数据共享平台》上，提供了从数据查询、技术支持、应用案例这样一系列服务，这里的技术支持是我们信息部门目前积累的技术能力展示，这里重点关注大数据应用、数据分析的一些技术展示，应用案例是我们已经做过的一些数仓和算法应用，借此引导更多的数据分析人员贡献数据使用案例，从数据的应用层面也进行一定程度的共享，避免重复的开发工作。

最后一个是数据安全，这个也是数据共享过程中无法回避的一个问题，先讲一下我们内部对数据安全定位的认识，这张图是现在内部的信息安全管理体系、数据治理体系，数据安全的定位在这两个体系的交叉部分，其中隐私数据保护又作为数据安全的一个子集，也就是两个体系都有数据安全的要求，但关注点和要求不同，我们在开展的过程中也是综合两个体系要求整体协调推进，与此同时，编写和发布了数据共享、数据安全相关的管理手册，并把安全的指标纳入了公司和部门的绩效考核体系，初步形成了数据安全的闭环管理。

以下简单介绍以下我们做数据共享以来带来的一些积极变化：第一、信息域数据共享方面：上游连通信息年度规划、采购预算，下游连通应用管理、系统运维理，提高IT工作效率；第二、数仓宽表共享方面：避免重复建设，维度统一，跨域数据整合，提高营销、财务等领域数据分析工作效率；第三、数据应用建设方面：通过统一的数仓建设，开放数仓建设成果，加速推进各领域数据决策分析、算法研究的应用。

再聊一下我们接下来的一些规划，一个是在数据共享的方式上，我们希望提供更多样化、更便捷的方式给大家去使用，我们在今年也开展了基于企业数据仓库的数据中台建设，目标就是实现数据的一个资产化管理和服务化开放，在提高数据开发效率的同时，可以持续地把更多高质量、集成程度高、更贴近业务分析场景的数据集或者数据产品提供给大家使用。

第二个是关键共享数据的防护，就像前面讲过的，我们数据治理和信息安全两个体系都有涉及数据安全，在GDPR提出以后，隐私数据的保护在近几年也被各个公司提到了非常重要的一个位置，如何在数据共享的同时，避免出现数据不安全事件，建立起可靠的隐私数据保护体系也是我们今年的一项战略任务，我们数据团队也在配合公司的数据合规师，根据相关法规和ISO27000标准的安全要求，从数据责任认定、业务评估与差距分析、技术管控方案等方面，体系化的开展相关数据保护工作。

最后做一个小结，1、数据共享作为数据治理管理内容的一部分，需要依赖企业的数据治理工作体系化推进，而企业在进行数据治理建设时，要建立符合自身情况的数据治理规划，外面的体系、标准要结合当前公司的现状进行合理的解读，分清主次开展相关工作。2、要想彻底解决数据问题，需要管理好数据的全生命周期。现在企业的普遍问题是只管理上线以后的数据，这并不能从根本上解决数据问题，其实数据治理应该从需求阶段就开始了，要管理好整个数据的生命周期，在事前系统化、流程化地保证规范的落地，在事后通过数据检核，查漏补缺，以此来实现数据的全方位管控。

以上是我这次分享的内容，也欢迎后面进一步讨论交流，谢谢各位的聆听！