数字经济时代下，数据已成为重要生产要素和战略资产，大数据治理能力成为企业数字化转型、构筑企业竞争优势的新增长点和新发展动能。中汽数据以“筑基”为重点，汇聚数据、算力、算法、模型等关键基础资源，实现核心资源可视、可管、可控、可用，通过集工具、软件、咨询于一体的汽车行业数据治理解决方案的构建及持续优化，致力于打造国家级汽车产业数据中心。

中汽数据加速形成汽车行业数据治理解决方案

针对目前车企数据治理普遍面临的业务数据分散建设、数据资源多头管理、数据全生命周期管理不完整等痛点，中汽数据作为全国首批、汽车行业首家通过DCMM数据管理能力成熟度评估的企业，基于已建成的PB级行业数据资源和百余项行业算法模型，通过搭建集成数据管理-算法开发-模型应用-模型管理等数据全链条的汽车大数据算法服务平台，并强化从数据需求-采集-传输-存储-处理-分析-应用的数据全生命周期管理机制，在行业数据汇聚、技术平台搭建、统一管理体系、业务场景应用、团队创新能力等方面取得扎实成效，并连续两次入选工信部大数据融合应用试点示范单位。

（一）技术平台层面

中汽数据聚焦数据、算法及模型等核心资源，基于共性需求搭建汽车大数据算法服务平台，提供数据资源全生命周期管理、在线算法开发及可视化建模、模型训练调优及部署应用、模型快速封装及线上调用等全链路服务。

数据资源全生命周期管理层面，梳理数据资产目录，全面掌握数据资产现状，支持数据快速查询及共享，并结合一站式后台管理，实现数据运维便捷高效。

在线算法开发及可视化建模层面，通过拖拉拽方式实现多算法组态，打造图形化算法模型及智能程序开发环境，满足直观、便捷的可视化操作需求。

模型训练调优及部署应用层面，支持“选数据、定模型、配参数、训练评价”全流程一站式模型训练优化，实现便捷化算法训练开发与复用。

模型快速封装及线上调用层面，汇聚行业级算法与模型资源，提供算法及模型资源快速调用及实时监测统计，积累形成可复用的行业算法库与模型库。

（二）管理机制层面

中汽数据以健全数据管理体制机制为重点，设置数据归口管理部门，聚焦算力、数据及模型资源整合管理，统筹负责算力基础设施建设、数据资源及共性基础服务支撑、数据制度与管理流程的优化完善，通过建立数据采集、入库、处理、使用等关键环节的全生命周期管理机制，并协作形成闭环式管理流程，推动数据、算法及模型的沉淀复用及价值最大化，提高数据资源管理与使用效率，推进数据资源有序化运营、规范化管理。

（三）业务应用层面

中汽数据围绕公司管理效能提升需求以及节能低碳、绿色生态、市场研究、智能网联等业务发展需求，充分发挥数据资源的赋能作用，推进数字化应用场景创新与商业模式创新，加快数字化新产品、新服务、新业态的培育孵化，释放数据管理的价值效益。

（四）方法论层面

以DCMM、DSMM及ISO20000为指导，结合中汽数据自身数据实践经验及服务产品总结，中汽数据提供集工具、软件及咨询于一体的数据治理服务，包括：（1）企业数据治理整体解决方案；（2）汽车大数据算法服务平台；（3）企业数据治理实施服务。基于此解决车企跨场景数据融合与创新应用中的数据标准不统一、数据质量差异大、数据应用困难等问题，助力车企提升数据资产管理效率，规范数据流转及算法调用过程，简化业务创新流程。

中汽数据持续推进以数据为核心的业务应用创新

当前，汽车大数据已成为中汽数据打造核心竞争力、赋能产业发展的关键资产和战略资源。未来在汽车“新四化”的趋势带动下，中汽数据将进一步深化汽车大数据治理，以数据赋能企业发展为目标，以数据治理为核心，推动建设“信息互通、资源共享、能力协同、开放合作、互利共赢”的汽车产业数字化生态，建设成为国家级汽车产业数据中心。

更多汽车行业数据治理研究成果，请查看下期内容。（文/数据技术应用室）

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