感知数据在华为信息架构中的位置

        感知可以应用于广泛的物理世界和数字世界，感知范围可以从人、物、作业、地点扩展到复杂环境。成熟的用例倾向于以物和人为中心。而在企业中，只有将感知数据纳入整体的数据体系中，才能发挥感知数据的价值。

华为数据治理下的感知能力对接了数据供应链（Data SupplyChain），数据从感知采集到最终的分析消费，都纳入公司级的信息架构，作为数据资产来进行管理，如图所示。

        感知数据生成后，需要通过连接进入下一步环境，通过不同的数据类型，选择不同的数据接入方式。在确定数据接入方式之前，需要重点考虑以下几个问题。

• 数据源的可用性分析。

• 接入的数据量大小。

• 数据接入过程是连续的还是按一定的时间间隔进行。

• 数据接入是拉（Pull）的方式还是推（Push）的方式。

• 在数据接入的过程中，是否需要做数据校验或数据标准化。

• 在接入的过程中，是否需要对数据做进一步的处理，如数据聚合、数据分类等。

        感知数据的接入方式与工具如图所示。

        根据不同的数据采集方式、采集内容和接入方式，选择合适的存储介质。在选择存储介质的时候需要考虑如表所示的因素。

        作为数据资产管理的核心，感知元数据管理应该包含两个方面的内容。

• 感知方式元数据：对数据感知的方法进行登记注册的过程，在后续的数据消费的过程中可以知道数据来源。

• 感知内容元数据：感知内容包括结构化数据和非结构化数据，所以元数据管理也分为结构化数据元数据和非结构化数据元数据。

        感知得到的数据是企业信息架构的一部分，在数据分类中需要基于感知采集方式的差异，制定不同的管理办法。

        观测工具和观测对象都要纳入信息架构中，定义业务对象对其进行管理。观测数据在资产管理中识别业务对象时，可以采用以下两个建议：

• 观测对象是一个时，观测数据挂靠在该业务对象下。

• 观测对象是多个时，观测数据按大股东原则判定数据Owner和挂靠业务对象。

非数字原生企业数据感知能力的建设

        因为非数字原生企业的业务特征、数字化基础和数据管理阶段都不一样，数据感知和采集工具的成熟度也不一致，考虑技术发展和成本的制约因素，企业一般会逐步构建感知能力，完善企业数字孪生。我们参考埃森哲关于数字孪生的调查总结出了图所示的数字孪生成熟阶段。

        如果非数字原生企业需要构建感知能力，可以考虑从以下几个方向来选择，关键是能力的构建始终要贴合业务，尽快促成业务价值的呈现。

• 开发一个独特的物理对象感知能力可以获得收益的方向，包括改善运营、降低运营风险、降低成本、更好地为客户服务的机会，或者通过拥有质量更高、更全面的数据来进行更好的业务决策。在更复杂、更昂贵的环境（例如工业机器和企业资产）中，更有可能抵消感知能力构建的实现成本。

•  组织是否拥有相关感知能力的前身，比如可以利用现有的、详细的元数据和模型（例如BOM、CAD和仿真模型）。

• 需要一个模型来支持极端的操作环境，比如远程或环境恶劣的地方。

• 探索技术或商业模式的创新，比如增强现实的应用，或者实现资产货币化的新方法，或者提供前所未有的、差异化的服务水平等领域。

7.5 本章小结

        随着非数字原生企业数字化转型项目的推进，感知能力构建的最终对象逐渐从单一节点发展到获得完整物理对象的数字孪生。考虑到物理对象的维度和可能的数据量，构建一个全量感知的企业数字孪生的成本可能会相当惊人。所以一个成功的数字化转型项目要构建的感知规模一定要面向应用，由业务价值驱动。非数字原生企业不可能构建物理对象100%的镜像数字孪生，也完全没必要这么做。每个数字孪生实际上只是对象的最有业务价值的一个或几个方面的数字模型，我们只需利用适当的技术满足特定的业务目标，优化回报，分阶段利用感知获取的数据创造价值，同时最大限度地降低成本，逐步完成全量的数据感知能力，打造“孪生”的数字世界。