航天企业员工数据素养提升路径研究

贾洋洋、段冰、李津/中国空间技术研究院西安分院

党的十九届四中全会明确将“数据”作为生产要素之一参与社会经济运行与分配，数据已成为最具时代特征的新生产要素，已经从投入阶段发展到产出和分配阶段。在加快推进国有企业数字化转型的背景下，中国航天科技集团有限公司提出了“数字航天”战略，明确要强化数据思维，树立以数据驱动为核心的发展意识。航天产品研制型企业中，经营管理人员工作过程中需要和大量数据打交道，越来越多的业务以数据和流程为驱动，数据知识已成为每个人知识结构的必备要素，数据管理和利用的能力已成为关键能力要求。因此,如何进一步提升全员数据素养，更好地发挥数据资产价值，成为越来越多企业面临的课题。

通过梳理国内外文献，当前对于数据素养研究较多的主要在两大方面：一是数据素养的内涵和发展变化，二是数据素养的指标体系及能力模型，数据素养的培养与提升策略、路径、最佳实践等。目前，数据素养成为研究的热点，相关的理论和实践呈上升趋势，已有研究认为数据素养是特定人群或特定领域的人才应具备的基本素质,但研究的对象较为狭窄，主要集中在教育、图书情报、信息管理、科学研究、医疗等领域；对于数字化转型背景下企业员工应具备的数据素养和培养体系，相关研究还较少。这不符合当前发展数字经济和推进数字化转型的要求。笔者结合航天制造企业的特点，应用系统思维，探讨在数字化转型背景下提升企业员工数据素养实施路径。

一、企业员工数据素养现状

1.数据素养内涵

随着大数据等信息技术的发展，数据的内涵已经远超原有范畴，本文中的数据指的是航天企业在产品研制、经营管理过程中相关信息、成果、知识、情报的统称。“数据素养”的提法源于美国教育界，随着信息技术发展和数字经济的兴起，数据素养的内涵不断丰富，许多学者均对数据素养的内涵进行了定义。笔者认为，航天企业员工数据素养是在遵守法规、符合社会伦理道德的基础上，对工作中相关的信息、成果、知识、情报等有科学的认识，能够进行正确的操作和管理，使数据在管理、决策、创新中发挥作用，挖掘数据资产蕴含的巨大价值，包括数据意识与态度、数据知识、数据技能、数据伦理4 个方面内容，结合航天企业特点，包含的具体内容如图1 所示。

图1 数据素养内涵

2.企业数据素养现状分析

通过问卷调查、现状分析等方式，对数据素养本身及影响数据素养的因素进行了分析。

（1）员工数据素养

在数据意识方面，普遍能够意识到数据资产对于企业的重要价值，越来越多的员工习惯用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新，并具有较强的安全保密意识，但维护、更新、采集、积累、管理数据的主动性还不足，没有做到日常数据管理，常常是应用数据时才寻找收集数据，另外对于数据质量意识还需要进一步加强，未充分意识到数据质量对数据资产价值发挥的决定性作用。

在数据知识和技能方面，针对数据素养提升的培训体系还不健全，缺少面向不同岗位的数据素养能力指标体系，难以对员工数据素养进行精准度量，数据素养教育培训和实践训练还不满足员工数据素养提升的需求，对于如何使用数据驱动管理活动，还缺乏清晰的路线；不同岗位、不同年龄段员工数据知识和数据能力不平衡；在数据自动化处理、数据建模、数据可视化等方面的知识技能不能满足数据驱动的目标，对数据中台、大数据、机器学习等新兴技术的学习和实践的深度广度不够。

（2）企业数据素养的影响因素

在战略层面，企业已将数据驱动作为核心发展思路，把数据资产的有效管理和增值作为重要建设内容，但在组织机制、制度标准、信息化工具方面还存在一定不足。在组织方面，缺少负责数据标准和数据治理的部门，岗位职责中对数据管理应用的职责还不够细化，部分业务数据未明确数据所有者。在制度和标准体系建设方面，部分业务数据还缺少数据标准和质量标准，对数据管理的分工职责、业务流程、奖惩措施还缺乏制度支撑。在信息化基础设施方面，现有信息化平台在数据集成、数据抽取、数据展示方面的功能有待提升，系统中数据质量还有待提升，数据、知识共享平台的功能和覆盖范围不足。给员工提供的数据采集、数据自动化处理等工具难以满足日常工作需求。

二、数据素养提升思路

数据素养的提升是一项复杂的系统工程，除了建立科学的指标体系和教育实践体系，还需要在战略层面高度重视，并面向数据管理的全生命周期，从组织、标准、制度、数据文化、数据基础设施等方面采取措施，建成数据素养提升架构（见图2），通过统筹协调、综合治理，形成企业数据素养提升的合力。

图2 数据素养提升架构

三、数据素养提升举措

1.确保战略规划落地

数据资产是航天企业的关键资源和核心竞争力之一，充分发挥企业战略全局性、稳定性、收益性的特点，将数据驱动作为企业整体战略的重要发展目标，将数据资产增值、和员工数据素养提升纳入到企业的业务战略和职能战略中，通过全局统筹、顶层设计，用体系发展的思维，对顶层战略进行了逐层解码，分解为提升数据素养具体的目标和行动路径，借鉴麦肯锡7S 模型将战略与企业组织结构、制度标准、技能、风格等软件、硬件维度要素作为一个协调整体，相互促进，支撑数字化转型战略中数据素养提升的落地。

2.建立科学的数据素养指标体系

构建满足企业发展需求、匹配岗位职责的科学的数据素养指标体系，可清晰、直观地对员工的数据素养进行量化，为全面、精准开展员工数据素养能力评估和提升提供标准和前提，并为进一步有针对性地干预和支持数据素养提升提供指导。在这个过程中，对照企业数据素养的内涵，应用德尔菲法构建了包含数据意识、数据知识、数据技能、数据理论4 个维度，基础能力、高级能力、核心能力3 个层级的数据素养指标。采用层次分析法（AHP）和德尔菲法确定各个指标在评价体系中的权重。在评价具体对象时采用评级量表法进行考核。在指标应用过程中按照不同岗位进行权重优化，对于管理岗位，提高对于数据模型应用、基于数据决策的权重；对于数据处理岗位，提高对于数据质量、数据管理、数据可视化等评估指标的权重。进一步提升指标体系的合理性、科学性和可实施性。

3.开展多种方式的数据素养教育和实践

数据素养教育是数据素养模型的具体化和实践化，包括教育内容框架、教育模式、推进策略等内容，如图3 所示。按照定义—测量—分析—改进—控制（DMAIC）的策略推进培训工作。

图3 数据素养教育培训

其中教育内容框架依据数据素养指标体系设计，教育模式有讲授式、自学式、实践式3 种学习途径，按照阶段分为岗前培训和在岗培训，可采用集中授课、沙龙、集中培训、自学等方式。用数据解决管理中的实际问题，得到清晰的数据驱动操作路径，还需要浸润于真实具体的实践场景中，因此设计了面向岗位和具体业务场景的课程开发和培训（岗位数据素养培训要素见表1），发挥企业内部教育平台和知识管理平台的作用，通过理论结合实际来实现数据技能提升。建立学习型组织，在员工间形成全员学习、终身学习、全过程学习、团队学习的氛围和习惯。

表1 岗位数据素养培训要素

4.加强信息化基础设施和工具集的建设

按照硬件层、服务层、应用层的架构规划（见图4），分步骤建设企业的数据基础设施。硬件层对数据存储、备份和数据安全提供了基础；服务层对结构化数据、非结构化数据、大数据等各类数据进行有效管理，具备日志管理、权限管理、数据集成等功能；应用层是用户提升数据素养、开展数据管理应用活动的重要载体。在设计和实施过程中，坚持统一化、集成化的原则，并将数据质量管理的相关要求融入到平台建设中，固化数据标准和数据管理流程。建设知识共享平台和资源库，具备入库审核、数据共享、权限控制、数据检索等功能，可依据关键词快速查找所需数据，实现了数据的顺畅流动和充分共享，未来还将结合应用场景实现智能推送。基于数据仓库和大数据技术，开展决策管理和商务智能（BI）系统的开发和应用。应用层对企业业务层、管理层、战略决策层基于数据开展管理活动提供了手段。

图4 数据资产管理IT架构

维护了丰富的数据领域工具集（见表2）及教程资源库，为开展数据采集、分析处理、可视化展示提供了先进的手段。例如，在数据采集环节应用二维码、射频识别（RFID）、光学字符识别（OCR）等技术，在数据批量处理环节应用机器人流程自动化（RPA），通过编写VB 代码或BAT 脚本等手段减少人工重复性劳动，显著提升数据质量。

表2 数据管理工具集

5.完善适应数字化转型数据驱动的组织机构和制度体系

企业中的各类数据资产尤其是基础数据，生产者、采集者往往和消费者不是同一个岗位，甚至不是同一部门，数据质量好坏、数据录入的及时性并不直接影响本岗位、本部门工作开展，但从全局来看会对企业的数据质量产生不利的影响，这种情况类似于经济学中的“外部性”，必须通过完善组织机构和制度体系，明确工作职责，确定各类业务数据的产权，指定数据所有者对数据录入、更新的及时性和质量负责，配合奖惩措施，来矫正这种“外部性”。在数据职责划分的过程中，可借助责任分配矩阵（RAM）或者U/C（User/Create）矩阵进行职责划分，按照“业务谁主管、数据谁负责”的原则明确各类数据资产维护职责。另外需要通过制度、规范明确不同主体之间数据共享的范围与颗粒度，平衡数据知识产权保护和数据共享流转之间的关系，在有效保护知识产权的前提下，促进数据的有效共享交互。

6.在企业内部营造管数、用数的文化氛围

数据文化是企业数据资产管理实践经验的提炼和总结，是提升数据素养的重要抓手，文化具有全局性、渗透性的特点，利用数据文化的协同性、整体性、价值性视角以及基于文化认知形成的价值认同、行为习惯和行动自觉，使企业全员习惯用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新，让注重、使用、分析数据成为一种内在习惯。企业数据文化首先体现在相关的机制、组织、流程和制度中，并通过加强宣传、收集数据需求、树立数据应用的最佳实践和标杆案例等手段，突出数据在管理活动中的重要地位，同时将数据文化融入到了行政效能提升等管理创新活动中，有效培育航天企业中的数据文化、营造数据驱动的氛围。

综上所述，通过运用系统思维，采取多种手段有效提升全员数据素养，有助于实现传统管理思路和模式向数据管理、决策和创新的转变，同时借助信息化平台的建设，实现全量数据采集汇聚、贯通融合、挖掘分析，彻底盘活数据资产，发挥数据资产的放大、叠加、倍增效应，最终推动经营管理效能提升。