“四位一体”引领企业数据治理新模式-编程知识

数字化时代，数据作为新的生产要素受到了前所未有的关注和重视。

随着企业业务的发展，数据积累越来越多。怎么管理好数据？如何利用好数据？数据价值如何挖掘？成为很多企业面临的难题！

面对这些棘手的问题，企业信息化人员首先想到的是数据治理，但是数据治理真的能解决这些问题吗？

虽然数据治理已经成为现代化企业管理中不可或缺的一部分，但是数据治理成功的项目案例非常少。据Gartner的一项调查显示，超过90%的数据治理项目都失败了！

那么，企业数据治理到底应该如何开展，才能向着知行合一的方向进行？

企业数据治理的驱动力

首先，企业需要搞清楚为什么要做数据治理？数据治理的根本目的是什么，核心驱动力是什么？

❖ 站在信息化部门的技术视角看：

数据治理的目标是打破数据孤岛、建立统一的数据标准、形成可用的数据资产，打造企业级数据资产管理体系与数据共享交换体系。

提升信息化部门对当前系统数据质量与数据安全的管控能力、对系统优化方向和具体需求的洞察能力，提升企业整体数字化规划及建设能力。

❖ 站在各业务部门的业务视角看：

通过数据治理能够快速满足业务部门对数据共享流转、数据业务场景应用的需求，例如可以满足业务部门指标建设、驾驶舱建设等数据使用需求。

数据治理的目标是建立数智化业务运营管控能力，提升运营管理效率及质量，实现业务管理优化及业务增长。

❖ 站在管理层的决策视角看：

管理层需要实时掌控市场趋势、销售业绩、客户需求、产品表现、企业风险等信息，并及时做出正确、科学的决策。

以上均需要通过数据治理确保数据的高质量和准确性，以实现数据的融合多维分析，快速从海量数据中挖掘有价值的分析结果，为企业优化运营策略、增强创新能力、提高竞争优势、促进业绩增长，规避经营风险奠定基础，最终达成战略目标保驾护航。

企业数据治理的现存问题

有别于业务系统项目的建设，数据治理工作是一项非常庞杂的系统性工作，往往面临着投入周期长见效慢、涉及业务及部门众多、建设路径不清晰等多重挑战。

在以下几个方面尤为突出：

❖ 数据治理不被重视，工作推进困难

企业还未启动数据治理时，数据质量差、数据标准不统一等问题，已开始严重影响业务正常运作，但各系统勉强维持。

因此，很多人错误认为数据治理可有可无，数据问题往往通过其他各种临时方案，以极高的隐性代价或成本去规避。

很多企业数据治理工作定位层级较低，都是项目级、部门级，缺乏顶层规划与设计，缺少与企业战略规划、数字化转型规划进行对齐，缺少管理层的支持与资源的统筹协调，落地执行虎头蛇尾，各方敷衍了事，最终导致工作推进困难。

❖ 对数据治理期望太高，容易急功近利

数据治理工作同样容易走向另外一个极端，很多高层领导及业务部门对数据治理抱以非常高的期望。

各方都希望通过数据治理扭转乾坤，一步到位将企业数据层面的所有问题都解决。甚至设想短期内通过数据治理工作解决业务流程效率低下、业务断点等问题，数据治理的边界和范围被无形放大。

数据治理缺少符合企业实际现状的实施路径规划和设计，很多企业盲目跟风，一开始就投入大量人力物力，但落地执行能力差，收效甚微，达不到预期目标，数据治理工作开始混乱。

❖ 脱离实际业务，无法实现价值闭环

目前很多数据治理工作都是技术部门在牵头，以技术为导向，往往从一开始就脱离实际业务本身，把数据治理当成了一个纯技术工作，仅仅专注于将大量的数据从业务系统搬到数据平台，专注于数据标准和数据质量管理。

这就导致很多数据治理工作在数据资产建设完成后就结束了，数据的应用价值没有得到体现，数据治理成果得不到管理层及业务部门理解和认可，不断受到各方质疑，直至数据治理工作停摆。

❖ 数据管理意识薄弱，无法持续进步

企业数据管理意识薄弱，缺少完整的数据管理体系，不重视数据战略规划及数据管理机制、管理组织、人才梯队的建设。这就导致数据治理工作高度依赖于乙方厂家，无法形成符合企业实际情况的数据治理长远规划，保障工作的持续性。

最常见的现象，当项目核心工作结束，乙方人员撤场，数据资产迭代更新停滞，数据应用需求长时间得不到满足，数据标准执行监督缺失，一段时间后数据管理工作逐步荒废，数据质量差等问题重新出现，不断积累，一夜回到解放前。

企业数据治理的建设之路

面临数据治理过程中的种种问题及挑战，企业绝不能因噎废食，就此退缩。数据治理工作没有平坦大道，有远见的企业必定会重振旗鼓，勇往直前！

在企业数据治理领域，OceanMind海睿思提供基于业务驱动、线上化、可视化、无缝衔接的数据治理服务，即咨询、落地、应用、管理的“四位一体”数据治理解决方案，为企业数据建设保驾护航。

咨询

企业数据治理工作不被重视或期望过高，究其原因，企业缺少对数据治理工作的整体规划，包括需要结合企业的自身实际情况，制定合理的资源投入计划，以及具体的实现路径。

海睿思企业数据治理咨询，站在顶层设计的角度，从企业战略的高度，对齐企业高层、业务部门、技术部门的要求，确定数据治理总体目标，并制定正确的策略、路径。

另一方面，海睿思企业数据治理咨询以全局视角、业务驱动为理念、业务数据地图为抓手，对所涉及到的各方面、各层次、各要素进行详细梳理，创新性提供线上化数据治理咨询执行及管理工具，承载企业当前的业务数据流程、数据治理要求、业务数据模型、数据使用、数据业务场景应用的需求等。

业务数据地图模型

区别于传统咨询重理论轻实践的问题，海睿思数据治理咨询支持业务数据地图模型、业务指标体系、风控指标体系咨询成果与落地及应用的无缝衔接，大幅缩短数据治理落地周期，减少投入成本。

落地+应用

企业数据治理面临脱离实际业务，无法实现价值闭环，主要是因为技术驱动为主的数据治理工作，主要专注于数据技术平台的建设，数据资产落地建设，忽略了数据使用需求、数据业务场景应用需求的挖掘和满足。

▶ 落地层面：

海睿思数据引擎为企业数据资产、业务指标开发、风控指标开发的落地提供了全栈的低码化/可视化/配置化的数据操作能力，包括数据集成、数据处理挖掘、数据治理、数据资产管理、数据共享服务等支撑数据治理工作高效开展。

业务数据地图落地

▶ 应用层面：

通过已构建的数据资产及数据引擎能力，并基于海睿思数据应用开发低代码平台，可以快速构建覆盖面广泛的业务应用，为不同层级用户提供状态可视、过程可视、风险可视等基础数据应用能力，解决长期被诟病的数据治理价值无法闭环的问题。

例如，针对中高层管理者：提供直达战略运营、辅助决策等数据应用；针对部门经理：提供业务线上化管控，业务管理效率提升等相关数据服务；针对一线业务人员：提供指标、资产在线管理分析以及高效便捷的数据查询。

企业数据可视化应用

管理

OceanMind海睿思全面对标DCMM标准，在项目落地的过程中，完全按照DCMM标准八大域，能力项要求构建企业数据管理能力，并以产品的形式，通过咨询、培训、带教等助力企业加强数据管理意识，培养企业数据管理技能，建设企业自有的数据管理运营团队，全面提升数据运营能力，不断检验企业数据治理成效，推动数据管理运营工作进入业务驱动数据治理、数据治理驱动业务提升的良性循环当中。