一、矿业行业数据治理现状
- 数据治理环境日益复杂：矿业行业数据量大、多源异构、冗余复杂，且产业链条长、辐射范围广、上下游关联度强，生产运营涉及众多学科专业知识，地质条件和生产场景复杂多变，生产设备及应用种类繁多，许多矿山地处偏远地区，网络覆盖差，电力供应不稳定。
- 数据治理水平参差不齐：行业数据治理进程和水平差异较大，大致可分为先进企业、觉醒企业和沉睡企业三个层次。
- 数据资源面临“兵多，将少”：矿业行业数据量大，但受限于数字化基础能力薄弱等因素，能够服务业务，且可复制、可重用的数据资源却很少。
- 数据要素价值发挥不充分：数据孤岛现象普遍存在，数据多而无用的问题依然突出，数据作为第五大生产要素的作用和价值尚未充分发挥和释放。
- 数据治理人才严重短缺：矿业行业数据治理人才短缺现象十分突出，尤其对于中西部地区矿山企业而言，高技能、高学历人才招募难，留住更难。
- 数据治理资金投入与回报不确定性显著：数据治理需要大量的人力、物力、财力，但矿业行业相对于金融、电信甚至制造业，数字化基因较为薄弱甚至缺乏，从上到下对投资收益的预期不明确，容易导致数据治理进程趋缓甚至停滞。
二、矿业行业数据治理瓶颈破题之术
- 推动数字组织变革：围绕数字世界重塑企业数据治理战略愿景、业务流程、组织架构、管理文化等，推动数字组织变革，强化数据资源管理的领导力、执行力和协同力。
- 培育数字人才队伍：从育、引、留、用四个维度发力，培育更多高质量数字人才，形成工作合力，优化数字人才培育生态；聚焦重点领域，畅通数字人才引入渠道；融合链式服务，构建数字人才留任体系；服务产业创新，提升数字人才使用效能。
- 建设统一数据底座：通过打通数据组织、网络、接口和填报渠道，实现数据采集；通过统一湖仓一体化技术，实现数据统一存储；通过元数据管理、数据标准管理、数据模型管理，解决数据质量问题；通过资源目录、数据服务、数据分析解决数据共享、应用问题。
- 加快数据标准建设：深化开展“多业态、多领域的数据标准化体系”建设，深化开展“数据全生命周期的标准管理模式”，深化开展“数据标准对信息化管控支撑”。
- 严控数据高质提效：建立贯穿数据采集、处理、融合、应用等过程的质量控制体系，满足问题数据“发现－反馈－修正”的闭环管理，同时做好矿山行业数据的共享应用质量保障。
- 打破数据供需障碍：建立矿业行业数据资源目录，提供一站式端到端数据供需方案，促进矿业行业数据跨区域、跨行业高效联通，降低矿山企业获取数据和开展创新活动的成本。
- 实现数据要素赋能：通过引导业务部门积极主动参与数据治理工作，从各个业务场景出发设计数据应用方案，以数据驱动的业务动作，用量化结果辅助业务决策，实现人、机、料、法、环等全生产要素的精准定位和全面感知，保障安全生产，助力生产少人化、无人化。
三、矿业行业数据治理的发展趋势
- 传统矿工转型“新型矿工”：矿山企业需要的数据人才不仅会用数据，更要对业务有洞察、理解并能应用到数据治理过程中，创造出更多的商业场景和机会。
- 独立建设转向多元协同：矿业行业数据治理将由独立建设转向多元协同，不仅涉及生产型企业、装备制造企业，还包括安全监管机构、行业协会、高校、科研院所等各个层面。
- 数据编织重塑数据架构：矿山企业通过增强数据目录、数据虚拟化、主动元数据等数据编织技术，重塑数据架构，将地域分散的多个数据平台进行逻辑集中管理，实现数据统一纳管、充分共享、融合分析与应用。
- DataOps 打造数据治理新范式：通过 DataOps 技术的引入，有助于实现矿山设备、传感器万物互联，打破信息系统间的数据壁垒，推动不同层级矿业行业数据采集、融合、治理；充分发挥海量数据价值和矿业行业领域多元化场景优势，构建矿业行业的数据湖和资源、设备、经营、供需、监管等五大类基础数据库，为打造采矿数字世界奠定坚实基础；让数据有价值的流通，推动数据确权与利益共享。
- 数据赋能 AI 深度融合：经过治理的数据成为 AI 训练的“食物”，支持模型的精细打磨和泛化应用，未来数据与算法的边界愈加模糊，数据嵌入到模型生成中，高质量的数据与AI 深度融合。
- 数据运营加速价值释放：构建数据运营中心是矿山企业的必然选择，通过数据运营中心定期采集数据使用方诉求，构建数据治理需求清单，解决数据应用难点、痛点、堵点，跟踪数据应用效果，加深数据人员对业务的理解和认识，主动赋能业务发展。
- 可信数据空间保障数据安全：构建可信数据空间是未来矿业行业解决数据“不愿流通”“不敢流通”等问题的法宝，通过隐私计算、区块链、智能合约、控制技术、数据沙箱等技术的应用，在涉隐涉密高价值数据的传输、计算、处理等方面基于共识规则，连接多方主体，实现矿业行业数据资源共享共用，解决数据要素提供方、中间服务方和数据使用方等主体之间安全与信任问题，保障数据要素能够在安全可信的环境中接入、发布、发现、转换和交付。
