专访丨胡自贵：夯实数据底座，助力政府驶入数字化转型“快车道”

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近年来，伴随着互联网、大数据、人工智能等新兴技术的不断进步，数字化成为推动各组织、各行业蓬勃发展的重要动力。为适应新技术带来的变革，推进治理的现代化建设，政府部门正在积极探索数字化转型之路。云和恩墨东区行业架构中心总经理胡自贵表示，政府部门当前普遍面临着复杂严峻的政务数据管理问题。夯实数据底座，加强全生命周期数据管理，有利于推动政府数字化转型。

胡自贵在接受采访时分享了某市一区级卫计系统数据平台治理的真实案例。

“该客户非常重视业务系统建设，却忽略了数据平台治理。数据环境杂乱，系统建设随意，问题频发。”他详细地阐释了该客户面临的几方面挑战：

第一，数据环境属于典型的“烟囱式”建设模式，安全漏洞疏于防范，测试数据不脱敏，数据存在安全风险。

第二，缺乏统一的规范标准，建设模式粗放，导致“随意建设”、“重复建设”等情况频现，造成资源浪费，限制其业务发展。

第三，缺少数据质量管控手段，造成系统运行速度慢，数据环境不稳定，用户体验欠佳。

第四，专业化保障的缺失导致系统不能快速有效地解决问题，前端业务极易受到影响。

面对以上问题，胡自贵的团队规划设计了数据平台治理的综合解决方案，包括建立标准化资源池（涉及zData, MyData）、标准化体系、统一运维管控（涉及zCloud, ZDBM, CloudQuery），前置质量管控（涉及SQM）和运维保障体系（包括运维、专业服务和培训）。

胡自贵强调：“我们从数据全生命周期管理的角度出发，帮助客户提升数据管理能力。”具体来看：

数据存储标准化和安全治理

帮助客户规划并建立统一的标准化数据平台，实现完整、安全地将现有数据从原环境向新平台的升级、迁移与整合，确保数据的规范、稳定运行。同时，合理规划生产环境和测试环境的资源，完成部署，实现有效的数据安全防护。

数据管理规范化和提升治理

建立符合卫计系统独特性的日常维护规范标准和安全防护标准，对规范的落地实施进行指导监督，建立有效的数据模型、数据清理与归档机制，确保数据的科学化规划、标准化建设、智能化运营及专业化提升。

数据开发规范和质量管控

推动现有系统数据质量问题的定位、分析与解决，并通过该平台实现自动化审核。

数据全生命周期管理治理

涵盖数据创建、积累、应用、提升、归档五个阶段，为应对各种问题，建立事前预防机制，提供事中快速定位解决问题的服务。

谈到打造数据底座能为客户带来哪些价值时，胡自贵总结道：首先，标准化平台帮助客户实现了对前端业务的敏捷响应，降低了软硬件投入成本，实现总体拥有成本的管控优化；其次，数据库运维规范化体系建设，为后续平台建设和拓展夯实了基础；再次，对现有数据库安全漏洞进行分析和加固治理，能够确保业务系统的安全稳定运行；最后，对现有数据环境的清理、归档、优化，可以提高业务系统运行效率，从而优化用户体验，提升用户满意度。简单来说，全生命周期的数据管理，就是要提前发现问题，快速定位和解决问题，从而实现对前端业务的安全稳定支撑。

“卫计系统的这个项目我们投入了很多精力，取得了良好的效果。该方案虽然具有可复制性，但是其他平台不能照抄照搬，在推进方案落地的时候，需要注意灵活变通，分阶段推进，控制好成本。”胡自贵最后做了补充。

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数据驱动，成就未来，云和恩墨，不负所托！

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