全面数据治理，推进企业数字化转型

在当今高度数字化的时代背景下，数据已成为企业最宝贵的资产之一，是推动业务增长、优化运营决策、实现创新转型的关键驱动力。然而，随着企业规模的扩大和业务复杂性的增加，数据治理问题日益凸显，成为制约企业数据价值充分发挥的重要瓶颈。先维深耕大数据十余年，正以卓越的专业能力和前瞻性的视野，积极应对企业数字化转型带来的挑战，致力于构建高效且完善的数据治理体系，以充分释放数据的无限价值，推动企业数字化转型。

 

以下是先维重点关注的几个方面：

责任模糊：企业内部数据责任界定不清，引发多头管理或责任空白，不利于数据治理；

标准缺失：缺乏统一数据标准，阻碍系统间数据共享整合，增加成本，削弱数据价值；

孤岛效应：企业各部门信息系统孤立，数据流通不畅，制约整体数据价值发挥；

协作障碍：企业各部门间沟通不畅，阻碍跨部门数据治理协作，影响整体进程与效果；

价值未充分挖掘：数据分析工具与方法不足，制约了数据价值的深入挖掘和利用。

 

针对上述问题，先维可以为企业提供专业的技术支撑，包括但不限于建立明确的数据责任体系、制定统一的数据标准、打破信息孤岛、加强跨部门协作机制以及提升数据分析能力等，以确保能够有效地管理和利用数据，为企业创造更大的价值。

 

一、为什么要做数据治理

企业通过数据治理能够明确职责、统一标准、汇聚数据、促进共享，并借助先进工具挖掘数据价值，以提升管理效率，支持企业决策与创新。数据治理的成功实施可以达成如下目标：

数据认责：明确各部门在数据管理中的具体职责，确保数据治理工作的有序进行；

数据标准：建立统一的数据定义、编码和分类标准，促进数据的有效共享和整合；

数据汇聚：汇聚各部门的业务，实现企业数据的统一管理，打破数据壁垒；

数据共享：加强部门间的沟通协调，建立有效的协作机制，实现数据的互联互通；

数据挖掘：引入先进的数据分析工具和技术，充分挖掘数据背后的规律和价值。

 

二、如何做数据治理

数据治理是一项复杂的系统工程，先维经过多年实践，为企业量身打造高效、安全、可持续的数据治理体系，涵盖了从目标设定到价值挖掘的全链条流程，旨在全面提升企业的数据管理效能。以下是各阶段的详细阐述：

 

 

1、规划数据治理目标

确立愿景与使命：为数据治理提供了方向性指导，确保所有治理活动都与企业长期发展的核心价值和目标相一致；

设定战略目标：根据企业战略、部门需求，确定数据治理的关键领域、优先级和具体目标。

 

2、组建数据管理团队

成立数据治理委员会：组建跨部门的数据治理委员会，负责整体需求规划、部门数据认责和部门协作；

成立数据治理团队：组建一个高效、专业的数据治理团队，推进数据治理战略目标的工作。

 

3、制定数据治理体系

制定政策与制度：出台数据治理政策、制度、流程和标准，确保数据治理工作有章可循。

 

4、搭建数据中台

搭建数据治理平台：集成数据管理、数据分析、数据挖掘及数据共享等核心功能，为企业数据治理提供技术支撑；

搭建数据分析平台：集成仪表板、智能表单、智能报表、大屏等可视化分析工具，并与数据治理平台相结合，为数据应用开发提供工具支撑。

 

5、实施数据治理过程

数据处理：依托数据平台，对业务系统数据进行全面采集、深度清洗、精准转换、高效汇聚及指标开发，确保数据质量与可用性；

质量监测：建立持续的数据质量监测机制，定期评估数据治理任务执行情况，确保各项任务按时、按质完成，为数据应用提供可靠保障。

 

6、开发企业数据应用

应用开发：基于数据治理实施的成果，通过数据分析平台开发企业的报表应用、移动端应用、大屏应用、设备应用等。

 

7、挖掘数据价值

模型训练：在数据治理与业务需求开发的基础上，进一步开展数据挖掘工作。通过训练各类数据分析模型，深入挖掘数据背后的价值信息，为企业战略规划、产品创新及市场拓展提供有力支持。

 

三、数据治理实践应用

某铝企业是一家铝工业全产业链生产的企业，随着数据量的快速增长，数据管理变得越来越复杂，出现了数据孤岛、数据不一致性以及数据质量低下的问题，这些问题严重影响了企业的决策效率和业务创新能力。为了解决这些问题，提升数据的整体质量，并促进数据的有效共享和利用，该企业决定启动全面的数据治理项目。这项工作旨在消除数据壁垒，改善数据质量，并确保数据可以在整个组织内被充分利用，从而支持更高效的决策和推动业务创新。整个数据治理工作的实施步骤如下。

 

1、组建专业团队，引领治理方向

企业成立了以信管部门为牵头领导的数据治理委员会。该委员会不仅负责数据治理整体规划，还精心组建了一支跨部门的数据治理团队，专门负责收集并开发各部门的业务需求。

 

2、制定政策标准，奠定治理基石

数据治理团队基于详尽的业务需求调研，精心制定了一套全面而具体的数据治理政策、流程与标准。这些政策不仅明确了数据管理的各个环节，还提供了标准化的操作指南，为后续的数据治理工作提供了实施依据。

 

3、构建治理平台，实现数据融合

企业采购了成熟的数据治理与数据分析平台，实现了业务数据的全面整合与智能化管理，为数据治理提供了强大的技术支持，极大提升了数据处理的效率与数据质量。

 

4、强化治理实践，精进数据管理

数据治理团队借助先进的数据治理平台，对企业的生产流程系统、检化验系统、计量系统、设备管控系统等20多个关键业务系统进行了统一管理，采集业务表数据约400张。通过数据清洗、汇总等预处理工作，团队成功开发了超过500多项核心业务数据指标，涉及生产、检化验、计量、设备等各项领域，极大地丰富了企业数据资产，并为后续业务需求的快速开发奠定了坚实的数据基础。

 

5、聚焦业务需求，定制报表服务

数据治理团队紧密围绕收集到的业务需求，依托成熟的数据分析平台，成功开发了300多张业务报表。这些报表不仅覆盖了企业生产、质量、计量等各个业务领域，还提供了详尽、直观的数据可视化分析图表，为企业的数据决策提供了强有力的支撑。

 

6、建立共享机制，促进协同合作

企业依靠数据治理平台的强大数据共享功能及其实现的访问权限与审批流程，不仅保证了数据的安全性，还促进了各个部门间数据资源的全面开放和高效利用，为跨部门协作提供了稳固的基础。

 

7、强化分析能力，挖掘数据价值

企业为深度挖掘数据价值，加大对数据分析的投入力度，依托数据治理平台的高效治理成果，紧密围绕科学生产模式，成功研发并应用了设备监控、槽控生产等20多个生产模型。这些模型的引入，不仅极大地提升了生产过程的智能化、自动化水平，也为企业持续优化生产流程奠定了坚实基础。

 

通过全链条的数据治理实施，汇聚多部门、业务系统数据，构建全新数据版图。完成500多项关键业务指标，定制300多张报表，提升企业决策效率80%，并训练生成20多个生产模型，实现智能化生产管理，降低企业管理成本40%。

 

先维的数据治理体系不仅为企业带来了数据资产的有效管理与利用，还推动了企业向智能化、自动化方向的转型升级。持续深化数据治理工作，将挖掘数据背后的更多价值，赋能企业发展。