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本文主要介绍了中汽数据加速形成汽车行业数据治理解决方案及中汽数据持续推进以数据为核心的业务应用创新，希望能够对大家有所启发和帮助。
本文来自于微信公众号中汽数据，由火龙果软件Linda编辑、推荐。 |
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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。
01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。
02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。
03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。
04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。
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