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　　当前普遍都在谈AI，但AI离不开数据治理，离不开高质量的结构化和非结构化数据。数据这个话题会伴随AI的全生命周期，所以我们必须先夯实数据基础。

　　当前都在热议AI技术，但我们需要认识到：任何人工智能的应用都需要建立在高质量数据的基础之上。数据是一个永久的话题，会伴随着AI和智能化的的全生命周期。今天我将从企业的数据治理和研发数据治理思考两个维度，分享我们在数据治理领域的实践经验。

　　众所周知，从数据建设到数据使用的全生命周期中，数据治理能有效保障有好数据用，促使数据产生价值。为了实现从生产数据到使用数据的转变，充分发挥数据治理在企业数字化转型中的支柱作用，在开展数据治理之前，我们也做了大量的思考与咨询，目前形成了咨询规划框架。

　　我们现在搭建的数字化应用是数据产生的基础，有高质量的数据才是数字化的基础。

　　要完成各系统之间的数据统一，主数据要统一、业务数据要统一、历史数据统一；业务语义和技术语义统一。同时保障数据使用的安全、准确。

　　业务有哪些应用、怎样挖掘数据价值，未来数据资产怎样进行融通、交易，结合业务完善数据精细化经营管理，也是我们现在考虑的方面，要以不同的服务模式挖掘数据价值。

　　在数据治理的支持下，我们期望能实现的管理愿景，主要有三个层次：第一层次，（集约化的数据平台底座）把数据采上来、存起来，让它可用；第二层次，（常态化的精益治理体系）提高数据质量，将数据汇聚起来治理好，让它好用；第三层次，（智能化的分析运营生态）慧用，实现智能化分析运营生态。

　　。构建公司数据治理管控架构，规划数据治理蓝图；以数据治理为抓手，构建管理组织体系、制度体系，明确责权，为管理提供有效抓手。可以自上而下的提高公司对数据资产的认知，提高数据管理的能力。

　　。降本增效，中国生物形成的成熟数据管理机制和高质量数据，高质量数据保障数据开发的高效和应用准确性，即快又准，可以降低管理成本、沟通成本和数据开发成本50%以上。同时，它还能促进业务创新，降低合规的风险，提高企业竞争力，将数据价值变现等。

　　中国生物作为国有企业，要承担相应的社会责任，探索药企数据治理先进实践，打造行业标杆，提高企业影响力，参与行业标准制定，引领行业发展。为国家和人民服务。

　　我们的数据治理框架，也是参照了通用型框架的特点，大致有战略、机制、专题和技术实现四层建设，为企业数字化转型提供稳定数据保障基础。同时，基于行业的数据治理体系及公司的数据痛点，我们规划了数据治理框架，这个框架可以指出我们在数据治理方面的痛点，包括共享应用、实现数据价值、搭建AG九游会官网统一的数据标准、主数据、组织职责、制度机制、安全机制、数据质量等。另外，我们对数据治理体系场景进行了统一标准的规划，包含了所有的核心业务领域数据，生产质量数据、工程数据的标准。

　　当前，数字化已成为国家战略和时代主题，社会企业积极推进数字化转型和数据治理。同时，数据治理是行业发展趋势，能助力企业管理和生产提质增效，基于业务发展要求和行业趋势，中国生物未雨绸缪，在参照了国家的法规要求、战略要求以及上级单位要求的前提下，布局数据治理顶层架构。

　　中国生物在数据治理项目上，拥有体系规划方案思路。首先从背景现状分析找问题，其次找最佳实践和现有市场上的解决方案，然后寻找数据治理发展策略，再次是归结治理体系规划方案，最后才是花钱，打造演进蓝图及实施路径。

　　数据治理需要考虑公司关注需求紧迫度与管理专项能力的成熟度，以及专项的阶段重要性，以此确定数据治理任务的重点优先级。

　　依据中国生物数据治理战略目标，规划了数据治理实施路径。为了实现五年内，中国生物数据治理能力达到量化管理级这一目标，我们将实施路径分了三个：第一阶段规划体系，建章立制（组织规划、组织落地等）；第二阶段深化治理，扩建平台（数据治理体系落地、管理制度落地优化）；第三阶段智慧应用，创造价值（健全数据治理组织、持续培训与推广等）。

　　最终形成了完整的数据治理体系框架，框架遵循了中国生物数据治理发展策略，突出了生物医药企业的特点，结合最佳实践案例和中国生物数据治理现状，提出了中国生物数据治理体系框架，即“1+7+2+3”数据治理体系。

　　为了后续实现企业的智能化，所以我们也在思考，将企业Data Infra需要升级为AI Infra，比如将SQL形成自然语言、提高非结构化数据处理能力、从数据即服务转向知识即服务、数据分析转向知识应用等。

　　24年以来，AI大模型的突飞猛进，给业内带来了AI运用的很大刺激。越来越多的生物医药企业加大研发投入，积极布局创新，药物研发管线，推动行业不断向前发展。

　　人工智能技术在生物医药领域的应用呈现出迅猛发展的趋势。在药物研发中，AI通过对海量数据的分析，实现药物靶点的快速识别、化合物的高通量筛选以及药物分子动力学指标的预测，大大缩短了药物研发周期，降低了研发成本，但海量数据的管理却面临着诸多困境。比如说：

　　数据存储分布在不同部门、系统和存储设备中，导致数据难以整合和共享，增加了数据管理的难度，还可能因为数据更新不及时而导致数据不一致，影响决策的准确性。

　　不同类型的数据采用不同的格式进行存储，数据需要进行复杂的数据转换和适配工作，容易在转换过程中出现数据丢失或错误，影响数据的质量和可用性。

　　使得企业在进行数据分析，处理数据、统一术语标准耗时费力，严重影响了数据分析的效率和准确性。

　　我们来看一些头部生物药企研发全生命周期的数据治理痛点，这些痛点还是很有代表性的，包括药物发现环节的模型训练数据缺乏、临床前研究中实验室数据采集未电子化、临床试验中临床数据格式标准不一致、注册申报环节科研与注册数据标准不一致、生产上市环节的工艺数据不匹配等。

　　同时，某MNC集成跨部门数据并引入AI的案例，对我们是非常有借鉴意义的。其数字化转型全力以赴人工智能与数据科学，人工智能覆盖所有业务活动，提高价值链生产力。

　　构建多模态科研大数据管理平台，通过对接信息化平台API接口、部署仪器设备数据同步采集工具、公共数据库定期采集更新和产学研项目共建等方式，采用“MPPDB + Hadoop”混合架构实现多模态健康医疗数据管理。确保数据的完整性、准确性和安全性，为AI研究提供坚实的数据基础。

　　针对不同类型的数据，采用多种分析技术提高数据处理效率与质量。利用自然语言处理AI模型和大数据ETL技术，构建数据提取、脱敏、治理和质量评估标准化流程，实现标准化数据要素供给。

　　保障数据安全与隐私至关重要，建立“定点调取、分类使用、全程监控、多方监管”的数据安全共享管理规范。采用安全认证、权限控制、数据加密/匿名化、配套数据安全计算环境、实行数据全生命周期管理等方式，切实保障数据存储与应用安全。

　　推进数据驱动的药物研发创新，需要强化多模态数据融合与分析。将临床数据、基因组数据、蛋白质组数据医学影像数据等多模态数据进行融合，挖掘数据之间的潜在关联和规律。通过数据分析和建模，利用深度学习算法整合跨模态数据，突破单一数据维度局限，显著缩短新药研发周期。

　　中国生物企业的领域相对较窄，是做疫苗、血液制品的特殊行业，药监局对行业的监管非常严格。所以企业在生产和质量方面，信息化的基础做的相对比较扎实，希望后续能和优秀的行业同仁多多交流。

　　「CIO发展中心」于2005年由来自国内外知名企业的CIO、信息化先驱人物、媒体精英共同倡导并发起成立，以 “聚合中国CIO力量，助推CIO商业价值”为宗旨。中心旨在通过搭建CIO群体的交流的线上和线下平台，促进CIO群体在企业管理、IT战略、信息化实践及企业数字化转型方面的经验交流和知识共享，寻找信息化实践标杆企业和优秀人物，从整体上提升企业对信息化作用的认知，带动企业的信息化水平的整体提升，加速企业数字化转型步伐。中心还通过组织多种热点话题培训，来促进CIO群体在专业和前瞻领域的认知水平，带动CIO群体的专业素质和地位的提升。

　　今年1月，中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要》中也明确了，要完善职业学校教师绩效工资保障制度，推进高校薪酬制度改革。

　　7月9日，中国航天员科研训练中心举行神舟十九号乘组与记者见面会，这是航天员蔡旭哲、宋令东、王浩泽太空返回后首次公开亮相。航天员王浩泽分享“太空出差”的经历与感悟。

　　随手拍摄的一段菜品视频，被认定为“违法广告”，面临45万元处罚……近日，一张由山东临沂市兰山区市场监督管理局在3月出具的《行政处罚告知书》引起热议。事情源于当地一餐馆老板张女士，年初在短视频平台发布的一段展示菜品的视频。

　　岳阳晚报7月10日讯（周磊 李时雨）近日，岳阳市城运集团在该市中心医院新老院区间开展无人机物资运输，利用无人机送检样本、运送消毒器材，并配有医用级恒温箱，将原本近30分钟的运输时间缩短至10分钟左右，单次运送能力达10千克，实现点对点无人配送。

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　　（通讯员：杨芳）“警察同志，我们厂的变压器被偷了！”6月30日11时许，鄂州市公安局华容区分局华容派出所值班民警接到辖区企业的报警电话，称华容镇某建材厂内的变压器被盗，价值三万余元。为切实保障企业生产不受影响，接警后，华容派出所民警迅速赶往现场进行调查。

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