如何制定数据标准？权威专家解读来了！

中国建筑标准设计研究院，目前是国内唯一集标准规范、标准设计、工程设计、地下人防、产品认证、软件研发等于一体的综合型科研、设计与技术服务企业，在建筑行业享有较高声誉，在全国有重要影响。

本次我们有幸邀请到了中国建筑标准设计研究院副总建筑师魏来为我们讲述数字化转型趋势下的数据标准制定。

数字化转型作为十四五开局的一个重点，各行业都在积极响应，讲到数字化转型首先肯定要讲数字化，而数字化的前提是有可被大量识别和应用的数据，任何事情都离不开标准，那数据标准应该如何制定，下文围绕数字化转型牵涉到的数据标准体系架构的建立方法进行分析。

1、数据被列为第5大生产要素

2020年3月30号中共中央国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，做为整个数字化转型的一个基础，这个文件具有开天辟地的意义，把数据作为除土地、劳动力、资本、技术后的第5大生产要素。

在未来所有生产几乎都是要靠数据支撑，在市场配置中，生产数据是一个基本的要素。但能够互相识别和使用对方的数据，是要在双方有一个共识基础的前提下完成的，因为标准对数据具有支撑作用，所以数据标准应运而生。

2、新基建与数字化

新型基础设施是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字化转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。

3、推动智能建造与建筑工业化协同发展

《住房和城乡建设部等部门关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》中指出推进数字化设计体系建设，统筹建筑结构、机电设备、部品部件、装配施工、装饰装修，推行一体化集成设计。

政策所指就是大势所趋，企业数字化转型要围绕相关政策，抓紧政策的口子，根据自身优势做擅长的转型。

4、大力推广建筑信息模型（BIM）技术

《住房和城乡建设部等部门关于加快新型建筑工业化发展的若干意见》中指出大力推广建筑信息模型（BIM）技术，加快推进BIM技术在新型建筑工业化全寿命期的一体化集成应用。

在数字化转型的大背景下，经常出现数字化、智能化、智慧化这几个词，结合建筑行业，有数字建造、智能建造、智慧建造，那三者之间有什么联系呢？

我认为数字化即数字孪生体，是一个核心部分，如果没有数字的底盘，是做不了智能和智慧的。

有了数字底盘后，智能化是在数字化的基础上，加自动化控制，智能化本质上来讲是自动划分，需要跟一些工程业务联系在一起；而智慧化是智能化基础上增加了意识模拟。

回到数据标准层面，以BIM为例，它是一种数据科学，兼有建筑工程和信息科技的双重身份，但数据仍然是核心。

数据标准建立——体系架构

1、什么是体系？

要数字化转型，就要建立各种数据体系。从名词上说体系泛指一定范围内或同类的事物按照一定的秩序和内部联系组合而成的整体，是不同系统组成的系统。

2、体系的要素

无论是做数据体系，还是其他体系，一定是考虑：

一是意识所谓意识就是群体的认知，靠数据体系建立由上到下的一个群体认知；

二是要素所谓要素就是边界里面的所有组成关系；

三是关系所谓关系就是要素之间的关联性，体系运行的秩序；

四是功能所谓功能就是体系成立的目的及多功能组合。

除了以上四点，体系本身还有环境因素，环境是治理体系所能够生存和发展的一个基础，就任何体系而言，都有一定条件。

例如轮椅它非常有用，但在工地上不能运行，因为路面坡度不适合轮椅生存，所以如果建立数据体系的话，一定要考虑将来这套数据体系，适合于什么样的环境下生存，在企业文化中能不能生存。

3、体系的构成

从外部看除了数据体系，还有管理体系和应用体系，这三个体系的关系是相辅相成的，管理有制度、标准、导则；数据有资源、内容、关系；应用有实施、平台、工具。

从内部看这三者体系与发展战略都有联系，首先企业要发展战略，才能够制定管理体系，数据体系和应用体系，管理是数据和应用的运行保障，数据是管理和应用的实施基础，应用是数据和管理的价值实现。

4、体系的原则

管理体系的原则：管理是体系成立的基本条件，体现“体系的意识”

数据体系的原则：数据是企业根本，体现“体系的要素和关系”

应用体系的原则:应用是价值实现通道，体现“体系的功能”

5、数据体系标准要制定什么？

第一、过程；第二、成果。回到工程建设，要考虑工程建设对象、出品成果，以及为了成果付出的过程，上述所提及到的都是数据标准将来要建立的对象。一切都有数据，但不能一蹴而就，数字化转型，是一个长期动态的过程。

数字化转型体系建立——路径

1、the future of decision——决策的未来

Gartner，一家美国咨询公司，它每年最著名的是十大科技预测，经常提到人工智能、无人机、区块链等技术。

该公司还提到了the future of decision即决策的未来，它指向将来我们做决策的时，需要哪些要素来支撑我们从一个拍脑门的决策，到一个科学决策的转化。

决策的未来原则：

一、尽可能优化多方利益；二、尽可能自动化或增强化；三、尽可能面向未来；四、尽可能多因素结合；

决策的未来基本路径：

一、人和机器共同来做决策；二、考虑要去做哪些事情；三、要建立什么样的体系。

2、怎样建立路径？

首先有战略发展目标，并且梳理公司现状资源禀赋，其次进行体系意识的协调、要素的核定、功能的确定与分解，及要素关系建立，最后进行体系的建立。

3、数据体系的路径建立

数据体系建立也是相同的。例如某家企业，其目标是希望通过数据化实现整个合同的管理，目标确立后，进行现状资源禀赋的梳理，如怎么样把合同变成数字化，涉及到哪些部门，哪些材料，都是需要梳理考虑的。

接下来要梳理体系意识，领导力需协同一致。并且在做数据标准时，一定要把体系功能所要体现的价值了解清楚。直接做一个大而全的数据体系不实际，先做一个顶层框架，再自下而上的去发展，用一个点去撬动一个小片面，最终进行数据的建立。

体系建立后要有完善的监督和考核，也要有体系自身的管理问题，整套数据标准的路径就是这么来建立的。

从体系到数据标准

1、数据标准体系要注意什么？

一、什么是需求，二、什么是目标。那怎么从目标过渡到数据？靠的是三步走；

第一个要有价值判断，第二个是指标运算，第三个是数据信息。

首先分解在价值判断下有多少指标，一切都要可以量化，讲数字化转型，不能量化就做不了数字化转型。

因为计算机是1+1=2的关系，所以需要一些可运算的指标来作为中间跳板，最后从指标跳到数据。

2、要运算指标，需要哪些数据？

案例一：比如要做绿色建筑，是一个价值判断，之后确定要做哪些指标，由近期指标，根据数据系统，反推需要哪些数据，这就是反推过程。但实施时是正推，实施时数据组织起来，进行指标的运算，最后形成该项目，这样是一个往复的过程。

下图为建立的一套数据标准体系，比如按对象分，有行为、状态、资源，按范围分，有基础标准、通用标准、专业标准等，按基础层分，有术语标准类、分类编码类、数据架构类、信息交付类，按通用层分，有BIM交付通用类，BIM数据通用类，BIM信息管理通用类，按专业层面向不同的业务目标，去建立不同的标准。

数据标准：戴明环管理

因为数字化是一个长期过程的，所以要不断的按照戴明环方法来检查自己。戴明环就是PDCA，不断的滚动。

下一步BIM标准的发展重点

第一、现在BIM进入了一个自省的阶段，要从数据质量、数据复用、与业务的关系、与产业的关系考虑。

第二、加强BIM应用标准，根据应用去反推出梳理标准，如BIM+审批审查、BIM+绿色、低碳、BIM+装配式、BIM+智能建造/制造、BIM+智慧运维等。

第三、BIM再融合，BIM到CIM、BIM到数字孪生、BIM到产业数字化、BIM到数字产业化。

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