数字孪生(数字经济的基础支撑)

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三、数据的治理 数据和模型是数字孪生体系中核心的资产 。在数字孪生体系中，数据天然就具备多源异构 的特性，如果不建立一套完善的数据治理体系， 对数据进行全生命周期管理，那么即使有相应的 技术采集和融合数据，数据始终还是一盘散沙， 不能构成数据资产，也无法长期发挥价值。 数据治理指的是数据资产管理的控 制性活动，包括规划、监视和强制执行，数据治 理是对数据管理的高层计划与控制。数据治理体 系的构建为数据管理工作提供强有力的系统支撑 。建立一个完整的数据治理体系可以从组织架构 、标准、质量、系统功能等方面增强对数据的宏 观管控，在微观上实现精细化管理。数据治理模 块主要包括数据标准管理、数据质量管理、元数 据管理、主数据管理、数据生命周期管理、数据 安全管理等，这些模块协同运营，有助于确保数 据规范、一致、安全、有效。 1数据标准管理 即建立数据标准体系，并制定数据标准运维 管控制度和流程。如果缺乏相应的标准，那么数 据管理将无章可循，数据质量也将无从保证，数 据的应用、交换和共享也会变得混乱无序。从数 据标准化实践来说，企业需要梳理好核心的元数 据、主数据，形成相应的规范化的数据框架和模 型，然后做好执行、监控和维护工作。 2数据质量管理 即保证数据的准确性、完整性、一致性、及 时性、合法性，提升用户使用体验。数据质量可 以定义为数据的“适用性”，也就是数据是否满 足应用的需求。满足的程度越深，说明数据质量 越高。所谓准确性，就是数据必须真实准确地反 映所发生的一切；完整性是指数据是充足的，任 何相关的数据都没有被遗漏；一致性是指数据之 间是相关的，有一定的相互约束作用，在不同场 景下这种相互关联性需要保持一致；及时性是指 数据需要及时更新，不能是过期的；合法性是指 数据需要在合理合法的范围内获取和使用。 3元数据管理 元数据提供了关键数据的详细描述，使用户 了解数据组成、结构及数据流向，可以快速建立 业务与技术之间的连接，为企业管理提供重要保 障。使用元数据管理可以自动化地获取整个企业 的数据业务含义，帮助内外部客户更好地理解数 据，提高数据使用的效率。 4主数据管理 主数据（Master Data）是企业至关重要的 核心业务实体数据，比如客户、产品、订单等。 这些数据分布在企业的各个业务系统之中。由于 企业信息化程度的不断深入，跨业务、跨部门、