数据治理怎么干？浙江给制造业画了一张“施工图”
数据是推进新型工业化的关键生产要素，但对量大面广的制造企业而言，数据治理长期是一道“知道重要、却不知从何下手”的命题。10月20日，浙江省企业首席数据官交流活动在金华召开，看似是一场行业交流，其背后真正值得关注的，是浙江刚刚对外亮出的一份“施工图”——《浙江省制造业企业数据治理能力提升参考指引（试行）》（下称指引）。
这份指引并非孤立的政策文本，而是与企业首席数据官（CDO）制度建设、CPMS行业试点、DCMM贯标、数据知识产权保护等工作相互咬合，构成的浙江推进制造业数据治理的完整体系。透过这场交流活动，可以看清浙江如何把“数据筑基”从一句口号，拆成企业、行业、区域三个层面都能照着走的实操路径。
数据治理成为制造企业的必答题
随着人工智能与制造业加速融合，数据治理已从企业信息化阶段的“选答题”，变成支撑大模型落地、智能排产、质量追溯的“必答题”。但真正沉到车间一线，企业却面临着一系列具体难题。
“不少制造企业手里积累了海量生产、供应链、客户数据，但大量数据处于沉睡状态。有的企业想做治理，却不知道从何起步；有的做完系统建设，却没有对应的组织制度承接；还有企业分不清治理、贯标、数据资产保护之间的逻辑关系。”浙江省经信厅数据算力与基础设施处处长庞为兴说。
正是在这样的背景下，浙江出台指引，试图给企业一张“按图索骥”的操作手册。指引以“5+9+1”搭建数据治理能力体系——“5”是五项数据管理能力，“9”是九项数据技术能力，“1”是一个企业数据底座；并按“从‘无’到‘有’、从‘有’到‘用’、从‘用’到‘好’、从‘好’到‘优’”四阶段路径，推动企业分类分步建设。
“不同规模、不同行业的企业，数字化基础差异很大，不能用一把尺子量到底。”庞为兴说，指引的核心思路，就是让大型企业有方向、中型企业有参照、小企业有起点，避免一哄而上、盲目投入。
三线协同：CDO立组织、CPMS立行业、DCMM立标准
指引给出了“总纲”，如何落到企业、行业和区域三个层面？浙江的做法是三条线协同推进。
第一条线是CDO制度，解决“谁来干”的组织问题。数据治理不是IT部门一家的事，需要企业高层统筹战略、业务部门深度参与。
2022年浙江在全国率先探索企业首席数据官制度，传统纺织企业浙江真爱毯业科技有限公司由此实现了蜕变。企业CDO潘浩回忆，过去各车间、各业务系统数据相互割裂，生产、仓储、销售数据难以打通，人工整理不仅工作量大，周期也长。设立CDO岗位、搭建治理体系后，企业换了个思路：不以“数据”为起点，而以“问题”为起点，根据要解决的生产和管理场景优先级，反推需要哪些数据，从“治理全部数据”转向“治理这个场景需要的数据”。“这样一来，治理成本和周期都压下来了，还顺带拉动了AI应用落地。”潘浩说。
第二条线是CPMS试点，解决“块状经济怎么干”的行业问题。浙江特色是中小制造企业扎堆的块状经济，保温杯、水暖阀门、五金机械等产业集群里，企业数字化基础参差不齐，一套大而全的方案很难照搬。
“永康水暖阀门、保温杯等产业集聚了大量中小企业，行业数字化基础差异明显，统一做一套大而全的数据治理方案并不现实。”永康市经信局党委委员、数字经济科科长金方刚介绍，当地推进CPMS行业试点，不走“一刀切”路线，而是立足细分产业集群特点，提炼轻量化、可复制的行业模板，优先解决企业最迫切的数据归集、主数据统一问题，让中小企业以较低门槛参与进来，再逐步迭代升级。
第三条线则是DCMM贯标，解决“按什么标准干”的方法问题。数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）是国家标准，随着DCMM2.0新版国标出台，浙江启动了“DCMM2.0贯标领航计划”，围绕标准宣贯、试点遴选、对标评估、标杆示范、生态融合开展梯度培育，对照新标准九大能力域帮助企业找差距、明路径。
在这条链条上，数商服务商是连接标准与车间的关键纽带。义乌弘兆信息技术有限公司负责人邹进步在一线服务中发现，不少企业花大价钱建好了数字系统，却因为数据散落、标准不一，真正用不起来。“做质量分析、设备故障研判，数据对不上，AI、大模型就发挥不出作用。”他认为，服务商的价值，就是推动企业从“系统建起来”转向“数据用起来”，把数据真正变成提质增效的能力，更好落地“人工智能+制造”。
三条线之外，浙江还同步推进数据知识产权保护，由市场监管部门出台相关政策，为企业治理成果提供确权与保护，形成“治理—应用—保护”的价值闭环。
从试点探索走向规模化落地
从CDO制度到CPMS试点，再到DCMM贯标和数据知识产权保护，浙江制造业数据治理已走出一套“组织+行业+标准+生态”协同的打法。数据显示，全省已累计培育省级CDO试点企业174家、DCMM贯标达标企业2472家，启动三批19个CPMS试点，推动10项行业主数据标准上升为国家标准。
在庞为兴看来，这套体系的关键，是避免数据治理沦为“为贯标而贯标”的表面文章。“指引给出的是能力框架和阶段路径，企业真正要做的，是把数据治理和自身业务痛点绑定，用数据解决生产、质量、供应链里的实际问题。”
下一步，浙江将持续完善指导体系、深化场景应用和强化服务支撑，推动更多制造业企业把数据治理融入生产经营全过程，提升高质量数据供给和开发利用水平，让数据更好地服务人工智能应用和企业提质增效，为打造全球先进制造业基地提供有力支撑。
数据治理很难一蹴而就，需要企业、服务商、政府各方持续磨合。依托现有的试点基础和政策框架，浙江正一步步把工业数据这座“富矿”真正转化为新型工业化的底气。
责任编辑：王晶