数字浪潮下汽车企业数据治理的破局与进阶

摘要：

在数字化转型浪潮席卷汽车行业的当下，面对数字化转型这一创新性工程，通过数据治理体系建设，可以帮助企业摸清数据现状、找准数据问题、明确数据治理目标。本文剖析当前汽车企业数据治理呈现的特点，提出优化策略，为汽车企业在数字化时代实现可持续发展提供理论支撑与实践参考。

关键词：汽车企业；数字化转型；数据治理

1、前言

在汽车“新四化”的背景下，数字经济急速发展，数字技术和汽车技术不断创新，汽车消费者需求逐步转向个性化，这些都推动着汽车企业数字化转型进程不断加速。汽车行业的“数字化转型”涵盖对多个关键环节的优化重构，包括改善用户体验、重构商业模式、优化企业内部运营流程实现降本增效等。其中，数据是这一系列目标达成的核心要素，它作为企业数字化转型的基础，需要被有效地管理起来。数据治理是提高数据质量，发挥数据要素潜能的有效途径[1]。只有通过有效的、高质量的数据治理，才能充分发掘数据中潜藏的价值，进而为企业改进决策提供精准依据，帮助企业在复杂多变的市场环境中缩减成本、降低风险，从而在激烈的汽车数字化竞争中抢占先机。因此，提升数据综合治理能力是企业数字化转型过程中构筑竞争优势的新动能。

2、汽车企业数据治理的特点剖析

国家数据局的官方文件中明确定义，数据治理是指提升数据的质量、安全、合规性，推动数据有效利用的过程，包含组织数据治理、行业数据治理、社会数据治理等[2]。数据治理的实施包括数据采集、数据存储、数据处理分析、数据应用等步骤，汽车企业数据治理具有通用性与行业特殊性双重特质，本文对汽车企业数据治理过程中的各个环节进行综合分析，有以下特点：

2.1 数据来源广泛，数据规模激增

车企数据不仅经由企业内部产生，也来源于企业与外部的交互。企业内部数据即企业原生或因自身经营管理行为而产生的数据；外部数据则包括产业、政府、友商交换等[3]，汽车企业的数据管理对象通常包含产品、员工、客户、供应商、经销商、物料等，涉及产品研发、生产制造、供应链管理、销售服务以及车辆使用过程中源源不断产生的海量数据。这些不同来源的数据存在数据质量参差不齐、数据准确性低、数据不完整或多数据源之间数据不一致等问题，这些问题增加了数据整合与治理的难度。同时，近年来我国汽车产量持续增长，2024 年汽车产销累计完成3128.2万辆和3143.6万辆[4]。如此庞大的汽车产量意味着汽车企业所面临的数据量规模极其可观，且在未来仍将保持快速增长态势。

2.2 车企数据类型繁多，存在数据孤岛

数据资源并不是天然形成，而是需要对原始数据进行筛选加工，以去除其中的冗余与错误信息。企业数据往往分布在多个不同部门的不同系统中，存在数据格式多样的现象，数据格式涵盖结构化数据（例如关系型数据库库表）、半结构化数据（例如JSON文件）和非结构化数据（例如车辆照片）。不同结构的数据存在不同的质量问题，例如，结构化数据可能存在缺失数值、数据重复或数据错误等问题，而非结构化数据可能存在数据格式不统一不规范等问题，因此，需针对性地应用不同的技术手段对不同结构的数据做相应的数据清洗处理，企业需要花费大量时间和精力去评估和选择适合自身业务需求的技术和工具，同时还要考虑不同工具之间的集成问题，这加大了数据预处理的难度。

由于系统搭建不同步、技术设施存在差异等诸多因素，一些数据在不同系统内形成隔离状态，这些数据无法流通或及时同步。例如，不同系统内相似的记录由于未互联互通导致重复录入存贮，增加了数据维护的成本和难度，容易导致数据不一致的问题；由于数据未及时同步更新，导致不同系统的数据存在差异，影响数据准确性和一致性。

2.3 数据应用场景丰富

企业数据在多个关键业务场景中发挥着重要作用。企业数据可以被大量存储、集成与操作，在企业数字化管理工作中，数据管理贯穿企业运营的每个业务流程[5]。在产品研发阶段，企业可以通过分析市场数据与用户需求数据，对产品功能、设计方向等进行精准定位，从而提高研发效率，缩短产品投放周期。在生产制造环节，利用生产过程数据进行质量监控和设备维护，在降低次品率、提高生产效率的同时，实现生产过程的最优化。在销售和营销方面，企业可以基于对客户数据和销售数据的挖掘，为客户提供提高客户满意度和忠诚度的个性化购车方案，进行精准营销。丰富的数据应用场景要求企业拥有灵活的数据治理架构，对于数据的需求在不同的业务场景下能够做出快速反应。

2.4 数据安全与隐私保护要求高

汽车数据涉及众多敏感信息，包括用户的个人隐私（例如姓名、联系方式、行车轨迹）、企业的商业机密（例如产品研发相关参数、生产工艺数据、销售策略）以及国家安全相关的数据（如涉及关键基础设施的智能交通系统数据）。一旦数据泄露，将给用户、企业和国家带来严重损失。从用户角度来说，个人信息泄露可能会遭遇不法分子的诈骗骚扰，行车轨迹泄漏则更为严重，可能会使用户遭遇人身安全危害；从企业角度来说，商业机密数据如研发信息等一旦泄露被竞争对手获取，将可能导致企业失去核心竞争力。从国家角度来说，关键基础设施数据的恶意篡改可能导致交通混乱，影响社会秩序。随着《数据安全法》、《汽车数据安全管理若干规定（试行）》[6]等相关法律法规的不断完善，国家对汽车企业数据安全和隐私保护提出了明确且严格的要求。企业必须建立完善的数据安全管理体系，从数据采集、存储、传输、使用到销毁的全生命周期，采取加密、访问控制、数据脱敏等多种技术手段和管理措施，确保数据的安全性和隐私性。

3、优化策略分析

3.1 构建统一的数据治理体系

建立跨部门的数据治理组织架构，明确各成员的角色和职责，为数据治理工作提供有力的组织保障。设立由企业高层领导牵头的数据治理管理委员会，负责制定数据治理战略和决策；成立专门的数据治理管理部门，承担日常的数据治理工作协调和监督职责；各业务部门组建执行工作小组，负责本部门数据治理工作的具体实施。

同时，建议企业制定涵盖数据采集、存储、处理、分析和利用等方面的政策和标准，确保数据质量和安全性。并建立数据治理的流程框架，明确数据生产、存储、处理、使用、共享、销毁全生命周期过程中所遵循的活动步骤。只有构筑一套企业级的数据综合治理体系，才能确保关键数据资产有清晰的业务管理责任，IT建设有稳定的原则和依据，作业人员有规范的流程和指导[7]。

3.2 统一数据标准

数据标准是数据质量的基础，统一数据标准可有效维护数据在不同业务或不同部门中的一致性和准确性，进而保障数据应用的准确性。车辆从研发、生产到销售等各环节涉及多种数据，包括客户数据、产品数据、生产数据等，这些数据来源多样，且用途不同，数据往往存在不同的特点。因此，建议企业制定统一的数据定义、数据格式、数据编码规则、数据接口等标准，以确保数据在企业内部具有一致性和准确性，解决数据汇聚过程中因数据标准、数据接口、数据格式不统一导致的数据难以交互使用的问题。例如，统一客户姓名的命名规范、车辆型号的编码规则等。

3.3 完善数据质量管理

建议企业明确数据质量指标并进行实时监测与定期评估。在建立数据质量监控和评估体系后，设定数据质量阈值，并采取自动化的数据质量监控工具进行实时监测：当数据质量指标超出阈值范围时，及时发出预警。定期对数据质量进行全面评估，分析数据质量问题产生的原因，并制定针对性的整改措施。

同时，建议加强企业员工的数据质量意识，一方面可展开相关培训和教育，来提高员工对数据质量重要性的认识，形成全员参与数据治理的良好氛围。例如，开展数据质量培训课程，让员工了解数据质量对企业决策和运营的影响。另一方面，可建立相应的激励机制，鼓励员工积极参与数据质量管理工作。对在数据质量提升方面表现突出的员工给予奖励，提高员工的积极性和主动性。

3.4 加强数据安全与隐私保护

采用先进的数据安全技术手段保障数据的安全性，包括数据加密、访问控制、数据匿名化与脱敏技术、安全审计等。数据加密是指对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据在存储和传输过程中被窃取或篡改。访问控制是指根据用户的角色和权限，严格限制用户对数据的访问级别。数据脱敏是指在数据使用过程中，对涉及用户隐私的数据进行脱敏处理。安全审计是指利用安全审计工具和技术，实时监测日志数据，检查是否存在违反数据安全策略的行为。同时，在员工管理方面，应建立完善的数据安全管理体系，提高员工对数据安全重要性的认识，规范员工的数据操作行为。

3.5 应用先进技术赋能治理

可运用大数据技术与人工智能技术提高数据治理水平。大数据技术能够实现对大规模数据的分布式存储和并行计算，大大提高数据处理效率。企业可结合自身状况进行定制化、个性化的方法论和工具开发，可对已收集到的质量大数据进行更深层次的价值挖掘[8]。

例如，可借助先进的数据清洗算法（如聚类算法等），对数据进行精准识别并修正错误，提高数据质量与一致性；运用智能分类模型（如决策树算法等），有效优化数据分类体系；通过预测性分析技术（如k-NN算法等），精确填补数据中的缺失值，从多维度显著提升数据质量，为业务决策及各类业务应用夯实数据基础；通过自然语言处理技术，可从大量非结构化数据中提取关键词、主题、情感等关键信息，挖掘数据价值，为数据分析助力；借助人工智能数据分析技术，根据历史数据和实时数据预测未来发展，进而实现更精准的市场洞察和业务决策支持。

4、未来展望

未来，随着以及车联网技术的不断发展、数字化售后服务的不断细化，汽车企业数据量必将持续增长，数据治理将面临更多的挑战。在数字化转型持续深入的背景下，数据标准将持续细化，让数据流通处理的各个环节都有章可循；数据安全与隐私保护的相关法规政策将逐步完善，监管力度持续加强；企业数据共享流通机逐渐多元拓展，跨部门、企业及行业的数据交互将更顺畅，行业间跨界融合协同成为常态。

通过持续优化数据治理，汽车企业将在数字化时代实现更高效的决策、更优质的产品和服务，在激烈的市场竞争中持续创新和发展，驶向数据驱动的新征程。

参考文献

[1] 谭娟,赵重,张广通,等.国有汽车企业数据治理体系建设的研究[J].重型汽车,2024,(03):39-40.

[2] 国家数据局.数据领域常用名词解释（第一批）[EB/OL].(2024-12-30)[2024-12-30].https://www.nda.gov.cn/sjj/zwgk/zcfb/1230/20241230160715745237413_pc.html

[3] 姜敏.从业财一体角度谈数据治理[J].中国总会计师,2023,(01):42-44.

[4] 新华社.2024年我国新能源汽车产销量均超1200万辆[EB/OL].(2025-01-13)[2025-01-13].https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202501/content_6998270.htm

[5] 盖凡. 蔚来汽车数字化转型路径研究[D]. 黑龙江:哈尔滨理工大学,2023.

[6] 国家司法部.汽车数据安全管理若干规定（试行）[EB/OL].[2](2021-08-16)[2021-08-16].https://www.moj.gov.cn/pub/sfbgw/flfggz/flfggzbmgz/202111/t20211119_442085.html

[7] 华为公司数据管理部.华为数据之道[M].机械工业出版社,2020.

[8] 史宁,陈科.汽车企业质量管理数字化现状及趋势研究[J].新型工业化,2023,13(07):70-76.