大家好，我是數夢工廠崔曉峯，我們是一家產品和服務的提供商，專注於大數據領域的產品和解決方案，我們並不擁有數據，我們服務於數字中國的實踐中，有一些挑戰、創新和實踐，接下來我給大家做一個過程中的分享和數據資產管理的挑戰、創新和實踐。
數據是人類自己創造的資源，這個資源到價值的過程中，我們認爲需要經過幾個階段。
1.完成數據資源資產化，原生數據資源並不會直接產生價值，需要經過標準化，有質量的處理，形成我們的數據資產。所以首先要完成數據資源到有質量、有標準的數據資產的過程，這是第一步。
2.我們要把數據資產變成支撐我們流程再造和業務創新的服務，需要經過一個數據資產的服務化，把數據資產變成可管理，可共享的。
3.把數據服務變成價值創新。
今天主要是跟大家彙報一下前兩部分內容，數據資產化和數據資產服務化。數據、資源面臨着分散建設和技術驅動的沉澱模式，這些沉澱模式在過去的過程中形成了我們一些比較獨立的原生髮展狀態，現在我們面臨着新的挑戰。在大數據時代，數據資產首先要建立起數據中臺，這個數據中臺是必須具備統一數據、統一實體、統一服務的，數據中臺進行數據資產再結構化。
數據原生的時候，我們形成第一步的結構化數據，在數據資產形成的過程中需要進行資產的再結構化處理，需要全域的數據資產管理系統呈現。對我們來說，全域數據資產管理系統有八大職能，四個典型的活動構成了這樣全新的實時在線生產系統，所以我們這樣一個系統不單單是管理體制，也不單是智能活動，是有智能活動和具體四個流程構成的在線生產系統，這個生產系統是把大數據以前離散的分析系統變成了支撐業務創新和流程再造的生產系統。
在這個過程中我們會遇到一些挑戰以及應對，接下來給大家分享一下在這個過程中我們遇到的三個挑戰。
挑戰一：數據資產標準和治理。
我們認爲有標準、有質量的數據是資產，在這個過程中我們需要解決幾個問題。
1.數據集成的問題，大數據時代，尤其是目前在多元異構的情況下，對我們的系統提出了非常高的要求。在過去有腳本和電子軟件做實時集成的數據，已經不能滿足當前實時高效的要求了，因此這裏我們需要一個全新的產品解決方案，實現多元異構的實時高速集成。在這樣的體系下，我們能支撐多元異構的全鏈接，同時推出五大創新技術，達到實時海量的同步。
2.數據資產治理智能編排，在數據資產管理過程中，我們需要大量的數據實踐和編排工作，通過智能編排系統能在效率和計算資源消耗上有極大的提升，實現普惠數據智能。
3.在數據治理過程中需要基於標準驅動的數據處理，第一步完成數據標準化工作，內嵌AI能力實現數據資源到數據標準自動的輔助化治理工作，實現AI Inside而流程再造系統，效率從30人月降低到10人天。
4.數據治理如何做到全程可控，我們建立了全鏈路自動數據血緣，端到端，一張圖看清數據的來龍去脈，能夠做到數據的溯源和影響分析。對我們來說能作數據處理的全程可控，因此我們在第一個挑戰上，標準和治理有相應的實踐，下午的圓桌會議上我們也會進一步的分享相關的產品和解決方案。
挑戰二：數據資產管理和共享。
對資產來說，我們彙集了以後必然要流動起來，形成我們有效的數據資產的流動和共享。我們第一步對整個數據資產來說，需要建立起科學的評估體系，這個評估體系是爲了完成後續的評估和度量，有個閉環的過程。因此我們集合了業界專家和歷史經驗，構建了資產評估指標體系，構建資產價值分，構建資產評估的第一步。
基於資產的分數，我們希望構建數據資產的端到端的全流程，盤點、治理、共享、評估，有這樣一個閉環過程，能夠通過這樣的活動把我們的數據治理以及治理後到資產、共享結果形成業務的閉環，這個閉環會反過來推動源頭的環節去提升它的質量，加快數據由資源變資產的過程和效率，因此這個過程形成一個閉環的關鍵環節。
數據資產需要面臨共享，數據必然是流動帶來價值，數據資產是我們的金山銀山。我們經常有句玩笑話說，大家是坐在金山上喫饅頭，大家知道數據資產是非常重要的價值，對於數據提供者和數據使用者來說，我們怎麼樣合理合法使用我們的數據，我們需要有一個全域能力共享平臺。這個共享平臺是面對數據提供者和數據使用者，提供統一的入口，我們提供缺失的數據申請，從被動提供數據到主動提供數據，這是供給方式的改變。通過全域能力共享平臺，我們真正把數據的綠水青山變成可用的金山銀山。
這裏我們提供了全域能力的共享平臺，在這個共享平臺之下我們能夠實現一鍵生成服務API，實現共享智能化。我們是服務全生命週期的管理，實現服務全線精細控制，這一點是非常關鍵的，我們要做到客戶和服務的分級、分類、分權、分域管理，確保數據能力共享和可靠。
作爲生產系統來說，我們必須做到運維的可視化，能夠做到服務質量的可度量和服務問題的可回溯。通過能力共享平臺來構建資產到應用價值，實現流程再造和業務創新，這是我們面臨的第二個挑戰和應對。
實現按需和依權的發佈是我們的目標，最終我們說數據變成資產的過程需要達到多方共贏的局面，對關鍵的就是按需和依權。
挑戰三：數據資產安全。
在這個過程中，我們面臨着一個非常大的命題，就是數據資產歸集帶來的安全問題。我們不僅是單點的某個安全技術，而是整體的數據安全體系，因此我們建立了基於安全大腦的數據資產保障體系。在這個保障體系中，我們實現了事前敏感管理，事中數據流轉風控和事後審計過程。我們端到端從事前、事中、事後，有完整的閉環過程，有這樣的閉環過程，對我們來說是從數據變成資產我們更有了底氣，更有實現價值的保障體系，所以我們需要完整的方法論和產生的驅動體系。
所以在整個過程中，我們面臨着三大挑戰，在三大挑戰的過程中，我們不僅需要全站大數據產品和解決方案，我們需要建立起全域的數據資產管理體系，同時還需要一個全面的運營服務體系來構建端到端的數據實踐。
前面我們分享了兩部分內容，接下來跟大家分享一下我們在數字資產管理領域的創新實踐。
第一個典型案例就是我們服務於各個省級數字中國建設的過程中，我們構建了政府數據動態體系，包括自然人大數據、法人大數據、證照、信用體系等等，我們構建了基於政府全域的數據，比如是我們構建湖南省自然人大數據體系，彙集了湖南省50多個實體部門，構建了完整的支撐湖南省數字政府建設的端到端體系建設過程。
這個過程中我們是一數一源，多源比對，整合、分析自然人生命週期信息統一的自然人技術標準，我們實現了8.92億條數據歸集，很好的實現了由數據到資產、到價值的完整閉環過程，提供了近200項數據服務。
第二個典型案例是在城市級，在徐州構建了這樣一個工程，爲基礎帶來的城市大腦項目，我們通過城市大腦體系不僅是一個智慧環保和交通，而是一個可以持續生長的趁勢大腦體系，形成全域的感知、全局的洞察，精準研判、科學決策、協同聯動、羣防羣治，是有思考能力的數據大腦，這個過程中我們形成了廣泛的實踐和可持續發展的策略，我們不僅是建設一個項目，更多的是留下可持續發展的平臺和大腦。
數夢工廠在服務於數字中國的過程中，目前也取得了長足的進步。數夢工廠經過4年來的發展，我們已經服務於25個以上部級和省級客戶，100個以上城市級客戶，100個企業級客戶，我們有着豐富的實踐。在這個過程中我們也形成一些主要的成就，目前我們也是集中在信息互聯網領域，形成了大數據全站產品和解決方案，我們在認真的建標準，也感謝信通院給我們的支持。
我們有150多項專利，同時通過CMMI5，我們也在認真的做創新。我們的標準和創新都是爲了服務於客戶，因此在這個過程中，我們也不斷的深化實踐，包括在政務領域、城市領域和產業領域形成我們的實踐。目前數夢工廠定位是一家數據公司，我們並不擁有數據，但是我們提供的是全站大數據的產品和解決方案。
在最好的時代不辜負最好的自己，謝謝大家！