摘要：企业实现数据治理的过程包括认知层面和实践层面，通过对太原高新技术产业开发区进行调研，发现高新技术企业数据治理水平总体偏低；影响高新技术企业实现数据治理的因素包括认知不全面、认知渠道不畅通、数据平台缺乏、数据功能不明显、组织创新滞后等。为了提高高新技术企业数据治理水平，需要做好以下６个方面的工作：制定国家大数据发展战略，引领高新技术企业走向数据化治理；建立和完善宣传机制，提高高新技术企业对大数据技术的认知程度；加快平台建设，为高新技术企业实现数据治理提供现实支撑；加快组织创新，为高新技术企业实现数据治理提供组织保障；充分发挥高新技术企业的示范引领作用；加快数据安全和人才队伍建设，为高新技术企业实现数据治理提供保障。
关键词：大数据技术；高新技术企业；数据治理；太原高新区
ＤＯＩ：１０．６０４９／ｋｊｊｂｙｄｃ．２０１５０８０１００中图分类号：Ｆ２７６．４４文献标识码：Ａ文章编号：１００１－７３４８（２０１６）０６－００４７－０６０
引言
大数据时代，数据治理已成为企业实现智能决策的重要基石。大数据技术包括数据存储、分析、挖掘及可视化等一系列技术。大数据技术使数据成为直接财富和核心竞争力，很多企业都跨入了一个数据兴则企业兴、数据强则企业强的竞争时代。大数据技术作为一个新的领域，已成为高新技术产业开发区发展的重要产业，大数据技术在高新技术产业开发区的研发与应用，充分彰显了高新技术产业开发区的示范引领和辐射带动作用。本文将通过对太原国家高新技术产业开发区（简称“太原高新区”）内企业进行调研，分析高新技术企业实现数据治理的现状和问题，并提出相应的解决对策。
１高新技术企业数据治理研究设计
目前，国内对于企业实现数据治理的相关研究对象主要集中于电力企业、银行业和媒体企业，这些研究主要定性分析了企业大数据应用存在的问题与对策。高新技术企业作为技术密集、知识密集型企业，与大数据联系紧密，既是推动大数据研发与应用的重要力量，又是大数据发展影响的重要对象［１］。大数据技术最重要的社会功能在于帮助企业实现数据治理，提高企业决策质量。
１．１高新技术企业实现数据治理具有示范引领和辐射带动潜能
高新技术产业开发区是高新技术发展的载体，应凸显其对传统企业及园区外其它企业的示范引领和辐射带动作用。大数据技术从生产、销售、服务等环节帮助企业实现数据治理，大数据来源于互联网络数据、企业生产和销售网络数据、基于传感器的物理空间数据等。高新技术企业的技术优势与区域优势使其具有示范引领和辐射带动潜能。一方面，高新技术企业多由专利拥有者或发明家技术入股，董事会成员多是专利拥有者或发明家，技术员工占比例较高，学历较高，参与管理多，掌握企业关键技术多，具有接受新鲜事物的超强潜力。所以，这些企业对于应用大数据实现企业治理具有较强的人才优势；另一方面，高新技术企业多属于信息、生物医药、环保、新型能源、新型材料等产业，往往分布于全国各高新区内，园区内大数据技术服务企业聚集，各行业内部大数据资源聚集，为企业实现数据治理提供了重要的优势资源。
１．２高新技术企业对大数据技术的认知程度和应用程度决定了企业实现数据治理的空间
（１）高新技术企业对大数据技术的认知程度决定了其实现数据治理的可能空间。大数据不仅是一种海量的数据状态、一系列先进的信息技术，更是一套认识世界、改造世界的科学理念与方法［２］。高新技术企业实现数据治理首先是一场认知革命。大数据不仅包括传统的结构性数据，还包括声音、图像、视频、模拟信号等非结构化数据。通过对大数据的挖掘、分析、预测与可视化，为企业实现精准决策提供数据和知识支撑。一方面，高新技术企业的技术型精英人才更容易认知到大数据技术的治理功能；另一方面，高新区大数据技术产业聚集，为提高高新技术企业对大数据技术的认知水平提供了条件。可以说，大数据不仅仅是一项技术，更是一种认知能力，只有大数据技术的数据治理价值被企业所认识，大数据技术才会从技术层面进入社会层面和实践层面。（２）高新技术企业对大数据技术的应用成效决定了其实现数据治理的现实空间。在大数据时代，企业要想在竞争激烈的市场环境中获胜，就必须快速有效地分析和处理大量数据信息，为企业的预测和决策提供科学依据［３］。高新技术企业对大数据技术的应用条件包括大数据应用平台、大数据功能凸显、企业组织创新等。其中，大数据应用平台是企业实现数据治理的硬件环境，功能凸显体现了大数据在企业应用过程中的价值，企业组织创新能够为企业实现数据治理提供组织保障。所以，从实践层面看，企业实现数据治理的过程就是企业大数据应用平台、大数据功能与企业组织创新等要素协同创新的过程。基于以上原因，本文选择太原高新区高新技术企业作为研究对象，对其实现数据治理的认知水平、应用能力进行问卷调查，基本能够反映我国高新技术企业实现数据治理的整体水平。
２高新技术企业数据治理实证分析
大数据具有４个特征：巨量、多样、高速和真实［４］。不同类型企业及不同职业员工对企业实现数据治理的认知不同，实践程度也不同。本文主要从认知和实践两个层面对太原高新区企业的数据治理水平进行实证分析（有些题项为多选，所以有些项目的总得分超过１００％）。其中，认知层次主要调研高新技术企业是否有收集数据、分析数据、应用数据的认知，及企业对大数据技术认知的渠道、企业实现数据治理的主要障碍因素等；实践层面主要调研企业应用大数据平台建设、数据功能、企业组织创新、企业应用大数据的障碍因素等。主要采用分层抽样的方法，对相关企业进行问卷调查，共发放问卷６００份，最终收回问卷５９１份，回收率为９８．５０％。其中，有效问卷５７９份，有效回收率为９６．５０％。从企业类型看，煤化工企业有效问卷１５份，软件企业２７６份，文化企业１１１份，环保企业１８份，电子信息企业９０份，生物医药企业２１份，光机电一体化企业２７份，服务业企业２１份；从职业看，企业决策人员６８份，管理人员１８８份，专业技术人员３２３份。
２．１认知分析
２．１．１不同类型企业对数据治理的认知现状太原高新区高新技术企业主要包括煤化工、软件、信息、生物、光机电一体化、环保、文化和现代服务业等。不同类型企业对数据治理的认知情况如表１所示。从对大数据收集的认知情况看，煤化工、环保、文化等企业更重视对传统结构性数据的收集，所占比例均超过５０％，软件、信息、生物等企业更重视对网络等非结构性和半结构性数据的收集，所占比例均超过５０％，对基于大数据技术即时数据的关注度基本处于平稳状态。从对大数据分析的认知情况看，软件、信息、生物、光机电、环保、现代服务等企业对大数据技术分析的认知程度较高，所占比例均超过５０％，煤化工和文化企业对大数据技术分析的认知程度较低，所占比例均低于５０％。从对大数据应用的认知情况看，软件、信息、生物、光机电一体化、文化、煤化工等企业对大数据技术应用的认知程度较高，占５０％以上；环保和现代服务等企业对大数据技术应用认知程度较低，分别占３３％和２９％。从对大数据认知的渠道看，软件、信息、生物、光机电、环保、文化和现代服务等企业对大数据技术的认知多来源于网络渠道，所占比例均超过５０％；煤化工企业对大数据技术的认知主要来源于培训、报纸等传统媒介，所占比例为７５％；环保企业对大数据技术的认知主要来源于本公司的应用，所占比例为５０％。从对大数据认知度低原因的调研结果看，５０％的环保企业认为缺乏大数据应用平台，近５０％的煤化工、软件、光机电、文化等企业认为企业缺乏大数据价值的实现路径，５０％的煤化工和生物企业认为企业缺乏对大数据价值的成功评估。２．１．２不同职业人员对数据治理的认知现状大数据技术作为新的科技创新成果，其社会化过程首先是社会领域中不同主体认知变革的过程。企业要实现数据驱动，企业决策人员、管理人员和专业技术人员对大数据技术的认知直接影响着企业实现数据治理的进程。太原高新区企业不同职业人员对大数据技术的认知情况如表２所示。从对大数据收集的认知情况看，超过５０％的企业决策人员主要关注对网络数据的收集，管理人员对传统数据、即时数据和网络数据的收集处于相对均衡的状态，所占比例均在４０％左右，专业技术人员主要侧重于对企业内部传统结构性数据的收集，所占比例为５２％。从对大数据分析的认知情况看，１００％的决策人员有对大数据进行分析的认知，６０％以上的管理人员和专业技术人员有对大数据进行分析的认知。从对大数据认知的渠道看，８３％的决策人员主要通过培训、报纸等传统媒介认识大数据，７５％的管理人员和专业技术人员通过网络认识大数据，超过５０％管理人员通过大数据应用的示范作用认识大数据。从对大数据认知度低原因的调研结果看，５０％的决策人员认为企业缺乏大数据价值的实现路径，或缺乏对大数据价值的成功评估，４８％的管理人员认为企业缺乏大数据应用平台，４６％的专业技术人员认为企业缺乏大数据价值的实现路径。
２．２实践分析
２．２．１不同类型企业实现数据治理现状企业基于大数据技术实现数据治理的过程是认知层面与实践层面的辩证统一。从实践维度看，企业实现数据治理的过程包括大数据应用平台建设与应用、大数据功能凸显、企业组织创新等一系列过程。大数据应用障碍调研的主要目的是更有针对性地构建企业实现数据治理路径。太原高新区企业对大数据的应用情况如表３所示。从大数据应用平台看，私有云主要是企业建立的大数据服务平台；公有云主要是政府建立的公共服务平台，企业在使用时需支付一定的费用，混合云主要指企业混合使用两种云。调研结果显示，被调研企业使用大数据应用平台的整体比例较低。其中，软件、信息、生物、光机电和文化等企业使用私有云的比例为３０％；软件企业使用公有云的比例为２９％，其它企业使用公有云的比例更低；煤化工、光机电和现代服务等企业偏向于使用混合云，比例介于３０％～４０％之间。从大数据的应用功能看，企业应用大数据的主要目的在于降低运营成本和维护成本，实现业务流程从产品战略向服务战略转变，为企业提供更加公平的竞争机会等。从调研结果看，软件和信息企业用于降低运营成本和维护成本的占４０％；软件、文化企业用于实现业务流程从产品战略走向服务战略的分别占３８％和４６％；软件、生物、光机电等企业利用大数据为企业提供更加公平竞争机会的占５０％以上；煤化工、环保、现代服务等对企业实现数据治理的功能定位尚不清晰，带有一定的盲目性。从大数据应用组织创新看，企业组织创新主要通过设置专门的数据管理岗位、数据分析团队等方法实现。煤化工、软件、信息、生物、光机电、环保、文化等企业通过大技术数据进行组织创新的占７０％以上，现代服务企业通过大数据技术进行组织创新的仅占４３％。从大数据应用障碍原因的调研结果看，企业是否应用大数据由企业不同层次员工的认知、大数据平台、数据安全和人才等因素共同决定。超过５０％的被调研人员认为企业应用大数据的最大障碍是对大数据的认知度偏低及应用平台缺乏，其次是数据安全问题和人才问题。２．２．２不同职业人员对企业实现数据治理的实践情况企业对大数据的应用过程是企业决策层、管理层、技术层和操作层共同运作的过程。企业决策层决定了企业大数据应用的方向，管理层决定了企业大数据应用的空间，技术层和操作层决定了企业大数据应用的程度。太原高新区不同职业员工对企业应用大数据实现治理的实践情况如表４所示。从大数据应用平台看，不同职业人员对大数据技术在企业实践层面的应用存在差异。３３％的企业决策人员认为应重视对混合云的应用，４１％的企业管理人员认为应重视对公有云平台的应用，３７％的专业技术人员认为应重视对私有云平台的应用。从大数据的应用功能看，８３％企业决策人员认为应利用大数据进行流程创新，实现业务流程从产品战略走向服务战略；５４％的企业管理人员认为应利用大数据为企业提供更加公平的竞争机会；４６％的企业专业技术人员认为应利用大数据降低企业运营成本和维护成本。从大数据应用组织创新的情况看，６０％的受访者认为组织创新对于促进大数据应用非常重要。这说明组织创新是实现科技创新最主要的依靠力量。从大数据应用障碍原因的调研结果看，超过５０％的受访者认为企业认知程度低和大数据应用平台缺乏是企业实现数据治理的最主要障碍，其次是安全问题和人才问题。
３影响高新技术企业实现数据治理的主要因素
（１）高新技术企业对大数据认知不全面。企业对大数据技术的认知是企业不同主体对大数据收集、存储、分析、挖掘和可视化的认知。企业大数据收集的维度决定了企业分析与应用大数据的程度。目前，太原高新区高新技术企业主要集中于收集传统结构性数据和网络数据，对企业即时数据的认知程度较低，而这些数据反映了企业发展的动态性、即时性与全面性，是实现企业实现数据治理的重要数据来源。企业大数据不全面影响数据决策的科学性，为了提高高新技术企业对大数据技术的认知程度，应重视企业对传统数据、即时数据和网络数据的收集程度。只有建立全面系统的数据仓库，分析和应用大数据，才能凸显大数据的价值，实现高新技术企业数据治理。（２）高新技术企业对大数据认知渠道不畅通。企业对大数据认知渠道的深度与广度决定了企业应用大数据的可能空间。大数据技术作为新的科技创新成果，其社会化过程是大数据技术从科学领域向社会领域不断传播的过程。知识传播过程包括传播媒介、传播内容和传播形式等要素。目前，太原高新区高新技术企业对大数据的认知主要来源于网络，其次是企业应用，最后是培训、报纸等传统媒介。网络对大数据的介绍多着眼于理论分析，只能使认知主体从宏观层面对大数据技术形成一个感性认知，而通过参观、调研应用大数据的企业，不仅能够丰富企业决策人员、管理人员、专业技术人员的感性认知，而且容易产生模仿效应，使认知从感性跃迁到理性。随着网络技术的进步，越来越多的人正在远离传统媒介渠道。网络宣传和典型案例示范将成为大数据时代高新技术企业提高大数据认知的主要渠道。（３）高新技术企业缺乏数据应用平台，影响企业数据功能的发挥。大数据的发展，一定不是技术引领，而是应用引领［５］，为实践为大数据的发展提供了广阔的空间。大数据应用的过程是企业应用数据平台，发挥大数据功能的过程。蒸汽机技术革命实现了企业治理的机械化，信息技术革命实现了企业治理的信息化，大数据革命将实现企业治理的数据化。目前，太原高新区高新技术企业对于选择应用私有云、公有云还是混合云比较盲目。所以，在大数据时代，高新技术企业应用大数据程度的关键在于应用平台在企业中发挥作用的程度。（４）大数据在高新技术企业治理中功能不明显，影响企业对大数据技术的应用。大数据功能彰显的维度很大程度上影响企业大数据的应用程度。大数据为企业带来的功能是企业选择数据治理的最直接推动力：①要素数据化引领企业治理走向决策精准化。云计算的重点在于通过资源的快速组合，满足企业业务转型、业务拓展等不同需求，提高企业治理的精准度，为决策提供数据支撑；②流程数据化引领企业治理从产品战略向服务战略转变。企业利用平台创新服务流程，通过即时数据实现信息存储和挖掘，真正实现企业治理从基于ＩＴ的产品战略向商业导向的服务战略转变；③治理数据化具有成本优势。数据库向数据仓库的转变，实现了企业多部门、多主体对数据资源的共享，降低了数据收集成本。因此，要推动企业实现数据治理，必须使高新技术企业明晰大数据的功能。目前，很多企业不清楚大数据应用的功能，成为企业实现数据治理的最主要障碍因素。（５）高新技术企业组织结构碎片化，制约企业实现数据治理。目前，虽然太原高新区内煤化工、软件、信息、生物、光机电、环保、文化等企业７０％以上在进行组织创新，超过６０％的企业决策人员、管理人员和专业技术人员认为组织创新对于促进大数据应用非常重要。但从实践看，高新技术企业缺乏数据负责人制度，各部门之间缺乏统一的数据标准，部门之间的数据共享非常困难。同时，高新技术企业缺乏全局的数据质量考评机制，导致企业数据仓库样本不全面、不系统，影响数据治理的精准性和实效性。（６）高新技术企业示范引领作用不突出，很多企业的大数据应用存在盲目性。高新技术企业发挥应用大数据的示范引领作用是提高其它企业对大数据认知与实践水平的重要支撑。从调研结果看，与大数据技术紧密相关的软件、信息、光机电等企业对大数据的应用程度较高，环保与现代服务企业对大数据的应用程度较低。一些高新技术企业对大数据作用的认识不到位，片面、局限的大数据分析，并不能给企业的决策和运营提供任何帮助，反而会增加成本。因此，应发挥高新技术企业的示范引领作用，使更多企业能够更直观地认知大数据。
４对策建议
大数据时代，企业作为实现治理数据化的微观主体，直接决定着大数据的社会化进程。结合对太原高新区高新技术企业的调研结果，对于提高高新技术企业治理数据化水平提出以下建议：（１）制定国家大数据发展战略，引领高新技术企业走向数据化治理。政府必须从理念层面、技术层面及保障层面积极回应大数据时代提出的新要求［６］。２０１２年３月，美国宣布投资２亿美元启动“大数据研究和发展计划”，随后，英、法、德等国也积极制定了大数据发展战略，积极培育大数据市场。目前，我国在《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》、《物联网“十二五”发展规划》等发展规划中都提出要积极发展大数据存储、处理、挖掘技术及信息感知、信息传输和信息安全等技术，但这些都是大数据发展的局部性环节，缺乏有关大数据收集、分析、挖掘和可视化的系统性产业政策。为此，应从国家层面布局大数据发展战略，协调区域间大数据技术发展的不平衡性，促进大数据与经济、社会和谐健康发展。（２）建立完善宣传机制，不断提高高新技术企业对大数据技术的认知程度。目前，太原市高新区高新技术企业对大数据技术认知度较低，主要原因在于企业对大数据技术与传统小数据技术的根本区别，以及对大数据价值评估及其价值实现路径不理解。为此，一是要树立数据资产观念，提高企业员工对数据的敏感度，了解数据的价值，善于分析数据、应用数据；二是要积极宣传大数据的价值。可视化技术有助于企业更好地理解大数据给企业带来的新功能和新价值；三是要创新宣传渠道。进一步加大网络、典型案例和传统媒介对大数据技术的宣传力度，使大数据从科学共同体向企业共同体转移，提高高新技术企业决策人员、管理人员及专业技术人员对大数据的认同度。（３）加快平台建设，为高新技术企业实现数据治理提供现实支撑。大数据时代，企业的数据来源包括传统企业数据、机器生成的即时数据、社会数据和政府数据等。建立全面系统的数据仓库，是企业实现数据治理的前提和基础，平台建设为企业数据仓库建立提供了现实支撑。云平台允许开发者们将写好的程序放在“云”里运行，或使用“云”提供的服务。目前，面向个人和企业的云服务平台很多，企业可根据自身发展状况决定使用私有云还是公有云，前者在数据的安全性方面占有优势，后者成本相对较低。无论在户内环境，还是在“云”里，一个应用平台均应包含基础、基础设施服务、应用服务３个部分。其中，基础主要包括平台软件；基础设施服务主要包括远程存储服务、集成服务及身份管理服务等；应用服务主要包括根据企业需求提供的各种具体服务。在大数据时代，高新技术企业要实现数据治理，必须明确平台建设及平台选择的重要性，通过应用平台，凸显大数据应用的价值。（４）加快组织创新，为高新技术企业实现数据治理提供组织保障。企业组织创新的关键在于实现组织机构由碎片化向协同化转变。构建全面的数据治理体系，需从组织架构、管理流程、操作规范和绩效考核４个维度进行全面梳理［８］。首先，建立由高层管理人员、数据管理人员和业务管理人员组成的数据治理委员会，负责企业数据治理的顶层设计和战略规划；其次，成立由业务部门专家、信息部门技术专家、数据管理专家组成的数据工作组，负责企业数据标准的制定，数据收集、分析与挖掘、可视化及评估工作；第三，成立数据治理实施组，主要由各数据系统项目组成员组成，负责向企业大数据平台提供原始数据。（５）充分发挥高新技术企业的示范引领作用。数据对决策者的意义在于，一是早期预警，二是实时感知，三是实时反馈［９］。大数据应用技术作为科学技术发展的新成果，其推广与应用首先来自于高新技术企业的示范引领作用。目前，很多大数据服务企业及大数据应用企业都聚集在高新区。高新区具有数据高端人才集聚、网络环境好、大数据企业集聚态势好、数据源丰富、数据平台条件良好等优势。应进一步发挥高新区企业大数据应用的示范引领作用，加大对高新区大数据典型应用企业和龙头企业的宣传力度，通过可视化技术充分彰显大数据在高新技术企业的应用价值，示范引领其它企业实现数据治理。（６）加快数据安全和人才队伍建设，为实现数据治理提供保障。大数据的挖掘与利用应当有法可依，需要界定数据挖掘、利用的权限和范围［１０］。一方面，必须公开涉及民众安全、健康、环保等方面的大数据；另一方面，对于涉及企业秘密的大数据予以保护，在数据开放与封闭之间保持必要的张力。同时，企业实现数据决策也是企业人才素质与能力的竞争。从全球范围看，数据专家缺乏已成为普遍现象。没有人才的支撑，企业的数据决策将无法实现。因此，必须加快企业决策人员、管理人员和专业技术人员的大数据素养培育，为高新技术企业实现数据治理提供保障。
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作者：苏玉娟 单位：中共山西省委党校
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