航空企业主数据治理的实施与工作建议

　　摘    要：　随着我国航空产业数字化进程的迅猛推进，航空企业内部数据大量累积，各业务部门逐渐出现数据来源不统一、数据不一致等诸多问题，形成了大量的“数据壁垒”，给航空企业信息化发展带来了重重困难。为解决这些问题，本文对航空企业现有主数据标准化管理问题进行梳理分析，设计规划航空企业主数据治理框架及实施策略，并从技术层面以及管理层面对航空企业主数据治理实施工作的开展提出了建议。

　　关键词 :     航空产业;数据壁垒;主数据标准化管理;主数据治理;

　　Abstract：　With the rapid development of China's aviation industry digitization process, large amount of aviation equipment management data has been accumulated. Hence, many problems have emerged, such as inconsistent upstream and downstream data sources, which forms the "data barriers" and creates barriers for aviation companies in the development of informationization. This paper analyzes the standardization governance of aviation master data, designs the master data governance system framework and makes the implementation strategy, meanwhile, specific suggestions are put forward for the master data governance of aviation enterprises from technology and management aspects.

　　Keyword：　aviation industry; data barrier; master data standardization management; master data governance;

　　随着数据价值的彰显，各行业普遍认识到了数据资产的重要性[1]。对于航空企业而言，航空产品论证、研发、制造等全寿命周期过程中产生了类型繁杂、数量巨大的原始数据。这些数据往往分散在各研制生产业务部门或单位，并在航空装备生命周期中不断产生，它们往往相互依赖、逻辑关联关系复杂[2]。
 

 

　　本文通过分析航空企业现有主数据标准化管理现存问题，从技术和管理两个方面制定航空企业主数据治理实施策略，了解当前主数据资源现状、制定主数据标准、提高主数据质量，为航空企业数据资产发挥更大的价值提供方法及理论支撑。

　　1、 航空企业主数据问题分析

　　航空主数据（Master Data Governance）是指构成航空产品全寿命周期业务活动的核心要素数据，可以按照业务主题分为装备、产品、供应商、组织机构、人员等对象[3]。主数据治理的主要目标就是使得这些数据准确且在各个业务系统之间保持一致[4]。

　　1.1、 航空企业数据资源特征

　　结合对航空产业特点对航空企业现有数据资源调研分析，总结得出航空装备管理数据具有数据多源量大、隐私性强、异构性强、封闭性强、准确性要求高等特征。

　　(1）数据多源量大。随着我国航空装备事业的蓬勃发展，航空装备研制生产及使用过程中产生了大量数据，这些数据广泛分布于航空企业各部门业务信息系统中，形成了数量庞大、种类繁多的数据源。

　　(2）隐私性强。航空企业数据资源本身具有大量的隐私涉密信息，具有较高的隐私性，因此数据存储方式与流通范围需要严格管控。

　　(3）封闭性强。航空企业不同业务部门间信息系统普遍存在“数据孤岛”现象，不同单位之间数据信息共享流通性较差，数据的封闭性较强。

　　(4）异构性强。航空企业数据涉及业务范围广泛，数据种类繁多，不仅存在大量结构化数据，同时还存在大量纸质文件、文本文档、音/视频文件等非结构化数据，数据的异构性较强。

　　(5）准确性要求高。基于航空装备使用需求的特殊性，每条数据均需要保证高度的准确性，任何错误数据都可能导致装备研制及使用过程中出现严重后果，因此要求航空数据必须保证高度的准确性。

　　1.2、 数据资源现存问题及主数据治理必要性分析

　　根据航空企业信息化管理发展现状，结合航空企业数据治理的实际需求，现阶段航空企业业务开展过程中在数据方面存在以下不足：

　　(1）数据资源分布分散。通过调研发现，航空企业信息系统及数据资源存在多机构、多部门、多系统分散建设现象。各组织机构部门大都站在自身业务开展立场进行信息系统建设以及数据的生产、使用和管理，并没有依照统一的数据标准体系建设，使得数据分散在不同机构、不同部门的信息系统中。

　　(2）数据质量不高。现阶段航空企业内部分信息系统的数据录入主要依靠人工操作，存在数据错录、误录现象，影响主数据的准确性。航空企业主数据现大多存在主数据准确性低、完整性差等问题。

　　(3）数据交互共享困难。由于各业务部门间尚未形成统一的数据标准规范，存在数据冗余、数据不规范等问题，“信息孤岛”现象严重，跨部门间的信息共享不顺畅，导致数据在不同业务部门之间的交互共享受限。

　　(4）缺乏统一的数据管理机构及机制。航空企业现阶段普遍缺少对数据进行管理监督的组织机构，航空企业数据资源建设及数据管理工作职能分散于各业务部门及机构，存在数据管理职责不明确，数据多头管理的现象。

　　航空工业集团公司为加强航空装备、人员等对象信息代码管理工作，成立了航空编码中心[6]（挂靠在中国航空综合技术研究所），一定程度上加速了信息代码的推广及应用。然而，由于仍缺少专门设立的数据管理机构从全局角度对航空数据进行统一管理，继而无法建立统一的标准化数据管理体系，存在部分航空数据管理标准及制度无法得到落实、甚至缺失的现象[7]。

　　如果不能从顶层架构角度出发对现有数据资源进行有效的标准化管控，保证航空企业各业务部门信息系统用于共享交互的主数据的一致性和共享性，不同专业/部门/单位间的协调工作将浪费大量时间及精力。存在研发效率降低、项目拖延、产品质量缺陷、使用性能不满足需求的可能，甚至产生重大生产安全隐患[7]。因此，面向航空装备企业的主数据标准化治理实施工作亟待开展。

　　2、 主数据治理实施

　　航空企业主数据的治理实施是一个复杂的项目，实施的过程实际是组织、人员、流程及系统融合的过程，更是企业管理流程、管理手段的一次变革。如图1所示，航空企业主数据的治理实施步骤具体包含主数据资源摸底、主数据治理体系设计、主数据引接与清洗以及主数据运营管理四方面内容[5]。

　　2.1、 主数据资源摸底

　　2.1.1、 数据资源现状调研

　　数据资源摸底需要对航空企业的主数据管理现状进行全面调研摸底，以便客观切实地了解企业内部数据资源分布现状，并对主数据的管理现状做出评估。通常可基于BIAS方法对企业的信息系统和业务开展主数据现状调研，梳理总结影响业务协同的关键主数据问题。

　　BIAS方法是基于国际领先数据平台规划方法论的基础上，结合多年数据管理和分析的实践经验，专门针对政府、央企、国企等大型企业的数据中心建设需求，创建的数据资产盘点方法。如图2所示，该方法论强调从业务条线角度，全面梳理数据资产对业务分析、数据整合、数据共享交换、业务流程协同的价值。该方法可有效帮助航空企业实现从“业务流程驱动型”信息化战略向“数据驱动型”信息化战略转型。

　　图1 航空企业主数据治理实施步骤及内容

　　图2 BIAS数据资产盘点方法

　　其中，各部分含义如下：

　　(1）业务（Business）：梳理业务目标、组织和职能、业务线条线等；

　　(2）信息（Information）：梳理业务中各环节产生、使用和交换的数据，包括数据结构、数据格式、数据交换对象等；

　　(3）应用（Application）：梳理支撑业务的应用功能，包括业务管理功能和业务分析功能；

　　(4）系统（System）：梳理信息系统的基础架构，包括数据库、数据交换方式、系统间关系等；

　　通过数据资产盘点方法实现航空企业内部业务流、信息流、功能板块和系统资源的融合理解。

　　2.1.2、 主数据识别

　　航空企业主数据识别主要包括数据实体类别梳理、主数据识别评分模板建设等内容。

　　首先，从航空企业内部现有业务角度出发，通过不同维度对企业的业务流程进行分析，筛选出所有业务过程中所涉及到的业务实体，并将各业务实体划分至不同的对象主题域，根据各业务系统之间的数据关联关系建立概念模型。

　　主数据识别评分模板由主数据评分指标和各指标权重组成。主数据评分指标主要参考依据为主数据特征，其中，航空主数据特征可归类为以下五种：

　　(1）可以被唯一识别；

　　(2）缓慢变化稳定性强；

　　（3）准确性要求高；

　　(4）支撑航空业务活动的开展；

　　(5）跨部门和组织的交互共享和重用。

　　同时，在确定主数据评分指标时，一般需要考虑以下几方面因素：

　　(1）基础性：业务实体需是用来表示基础的业务单元，是不可拆分的数据实体；

　　(2）共享性：主数据一般会被多个不同的业务系统访问；

　　(3）业务价值：主数据一般描述的是企业内部最核心的业务，是企业内最有价值的数据；

　　(4）周期性：主数据一般会具有较长的使用周期，会在很长一段时间内被企业使用；

　　(5）流动性：主数据的变化频率不高，一般小于交易数据的变化频率，但并不代表主数据完全不变，完全不变的数据不能判定为主数据；

　　当数据评分指标确定后，需对各指标权重进行分配确认。现阶段常用的权重分配方法分为主观赋权法，即先通过一定理论计算得到各指标权重，再由专家及专业人士对各权重进行修改，最终确定各权重值。

　　2.2、 主数据治理体系设计

　　航空企业主数据治理体系可以概括为“三横四纵”，如图3所示。其中三横是指主数据治理的基础领域、核心领域以及服务领域；四纵指配套的政策、组织、流程以及技术四方面治理保障机制。

　　(1）治理基础，主要由包含数据资产目录管理、数据标准管理、数据模型管理的数据架构管理，以及包含主数据管理、指标数据管理的数据资产管理作为数据治理活动的底层基础，提供架构与平台的支持。

　　(2）治理核心，包含数据质量管理、数据安全隐私管理等主数据治理核心工作，保证主数据完整性、准确性、一致性、安全性等要素。

　　(3）数据服务，主要由经过主数据治理过程后，对外提供价值的数据服务组成，包括数据血缘/影响分析以及数据字典等内容。

　　(4）治理保障，从主治理工作开展过程中的组织、流程与制度等方面保障数据治理活动能够有效地、持续地在航空企业范围内进行。

　　图3 航空企业主数据治理体系框架

　　2.3 、主数据引接与清洗

　　航空企业主数据采集引接的方式多种多样，大多借助现有成熟软件工具实现，包括ETL抽取、Web Service接口推送、文件传输、消息推送等方式。通过对采集到的主数据进行标准化清洗处理，形成具有应用价值的主数据资源，其过程可通过图4表示。

　　图4 航空企业主数据引接清洗

　　航空企业主数据清洗工作的开展实施一般可从以下几个方面进行考量：

　　(1）数据口径统一

　　通过引接汇集的原始数据经常会出现数据口径不统一的现象。例如统计销售任务指标，有时用合同金额有时用回款金额，口径经常不统一，从而造成统计困难，所以将不规范的数值改为规范这一步不可或缺。

　　(2）字段去重

　　引接汇集的原始数据经常会出现大量重复数据，存在数据冗余现象，所以需要对原始数据进行去重处理。

　　(3）缺失值填补

　　由于人工录入失误或者数据爬虫误差等多方面的因素，部分数据存在缺失值的情况，这就需要对“漏网”异常数据进行空缺值填充工作。

　　(4）异常值处理

　　异常值是指一组测定值中与平均值的偏差超过规定标准差的测定值。一般而言，异常值的处理方法包括不处理、用平均值代替、视为缺失值三种处理方法。其中，实际主数据治理过程中，利用平均值来代替异常值的方法较为常用。

　　2.4 、主数据运营管理

　　主数据资产的有效运营，可帮助航空企业对已有的主数据资产进行持续的开发和利用。具体包含主数据管理、主数据推广、主数据质量三方面内容。

　　(1）主数据管理。航空企业主数据管理主要是建立完善的主数据管控体系，包括建立航空企业级相关数据管理办法，规范主数据管理流程，明确企业内部各单位及相关人员在数据管控方面的职责。

　　(2）主数据推广。航空企业主数据推广其目的是为了将主数据资源广泛应用到航空装备研制生产制造及管理等具体业务中去，从而保证各业务系统的数据一致性，方便航空企业内部业务管理，优化业务流程。

　　(3）主数据质量。航空企业主数据质量的好坏直接决定了企业数据价值的高低，可通过制定主数据质量指标、编制主数据质量报告以及主数据质量整改等方法手段提高航空企业主数据质量，最大程度地优化企业业务流程，减少企业因数据规范问题而产生的损失，使数据资产价值最大化。

　　3、 航空企业主数据治理工作建议

　　3.1 、技术层面

　　现阶段主数据资源的不真实、不准确、不透明、不共享是航空企业数据治理的重点难点，想要解决这些问题，可从以下四方面入手。

　　(1）主数据治理需要夯实基础。航空企业主数据治理是一个循序渐进的过程，建设工作内容包括数据质量、数据标准、数据安全等方面，而主数据治理能否初见成效，不仅需要规范化的流程管理，还需要高质量的数据以及合理的安全管控作为支撑。

　　(2）主数据治理需要建立标准体系。航空企业主数据治理的过程需要贯穿数据的全生命周期，主数据标准体系的建立是全面提升主数据质量，实现主数据规范化的前提。主数据标准体系内容应涵盖主数据管理规范、主数据引接清洗、对象分类与编码、主数据应用标准以及主数据集成服务等方面，保证主数据在引接、清洗以及应用服务过程中的完整性、一致性、时效性与准确性。

　　(3）主数据治理需要着眼于数据本身。航空企业主数据治理的本质是对数据进行规范化管理，不仅需要规范化的制度流程管理，还需要加强对配套元数据的管理，完善主数据对象的属性信息，通过元数据驱动主数据管理及应用。

　　(4）主数据治理需要管理运营。航空企业主数据治理是一个漫长且持续的过程，规范化的标准、平台的架构以及管理的体系流程需要不断地迭代更新，数据质量问题以及数据安全问题需要持续监控，通过业务来不断完善主数据的治理能力。

　　3.2、管理层面

　　现阶段航空企业用户对数据的需求日益增长，从基本的主数据共享交换，扩展至涵盖业务数据、综合数据等多类型异构数据资源的分析挖掘综合利用，数据使用范围从企业部门级扩展到集团公司级[8]。

　　因此，航空企业数据治理对象需要逐步从主数据向现有业务数据资源过度，从面向部门级向面向企业级过度。根据“整体规划，重点实施，分步提升”的实施原则，航空企业可从以下几个方面进一步打造数字资产基石。

　　(1）从主数据着手，逐步完善健全符合航空特色的航空企业数据治理体系；

　　(2）基于主数据治理体系，汇集与整合集团公司内部各业务单元主数据资源；

　　(3）完善主数据资源应用体系，提升航空企业数据资产价值，助力航空企业经营决策和业务发展；

　　(4）借助集团公司“数智航空”战略，推进“航空大数据中心”建设。

　　4 、总结与展望

　　主数据治理作为航空企业数据管理最基础、最重要的工作内容，可使航空企业高效协同管理公共数据资源。本文针对当前航空企业主数据管理现状与面临的主要问题，进行了分析总结，对航空企业主数据治理体系的构建与治理实施过程技术提出了系统科学的规划，并从技术与管理层面为规划的落地实施提出了具体工作建议。

　　伴随航空产业数字化快速发展，数据已被各航空研制、设计、生产、制造企业视为与固定资产、人力资本同等重要的生产要素。现阶段管理好、利用好主数据资源可提升航空企业的数据管控能力与利用能力，实现对数据资产的有效管理和充分利用，推动我国航空企业向航空强国的战略目标强势迈进。

　　参考文献

　　[1]Larry Dubov. Master Data Management and Data Governance[J]. Mcgraw Hill Publ.Comp. 2011.
　　[2]元东霞，马琳张永京,等企业业务主数据建设与应用研究[]数字技术与应用，2019(6).
　　[3]Y. Liu, H. Liu, F. Yang and X. Chen,"Aplication of Master Data Classification Model in Enterprises,"2020 IEEE 4th Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control Conference(ITNEC), Chongqing, China, 2020, pp. 1989-1993.
　　[4]Vilminko-Heikkinen R, Pekkola S. Changes in roles,responsibilities and ownership in organizing master data management[J]. International Journal of Information Management,2019, 47(AUG.):76-87.
　　[5]黄超梅.面向大数据应用的主数据管理解决方案[J]智能制造2020(10):41-42.
　　[6]中国航空I业集团公司信息编码管理中心设立[J]航空标准化与质量，2009(4):5.
　　[7]政协委员司马红:建立统一数据标准体系 : 推进跨行业数据互联互通标准制定[J].中国标准化,2019(7):14.
　　[8]屈洪兵.大数据背景下航空科研院所数据管控机制研究[J]管理I程师,2020,25(4):31-39.