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数据治理项目成功的6个要素
  • 发表时间:2022-08-05 点击数:109
  • 来源:未知

导读:数字化时代,数据作为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大成产要素,从企业业务发展的副产品变成了炙手可热的“数字明星”,在各界瞩目中冉冉升起。为了实现自身的存续发展,企业纷纷谋求转型,希望能够搭上数字经济的快车。

而要实现企业的数字化转型,实现企业内部数据的资源化和资产化,使数据能够发挥其价值,就必须先越过横亘在道路上的大山——数据治理。

在企业实施数据治理项目的过程中,高层领导的不重视,业务部门的不配合,工作方法的不得当等因素,常常会导致数据治理项目的失败。而对企业来说,数据治理项目一旦失败,其苦果就会波及到企业资金、效益、信誉等多个方面。

那么,有哪些因素左右着数据治理项目的成败?企业和咨询方该如何通力配合,才能收获一张满意的答卷?中翰凭借多年数据治理经验,总结出了以下几点内容。

 

一、科学制定战略目标

数据战略目标,是企业数据管理工作的总规划、总指导和最高原则,反映了企业对数据管理的重视程度。企业数据战略目标不仅包括企业对数据管理情况的阶段性具体目标,还包含企业对数据管理未来发展的愿景、治理/管理工作的具体实施策略和方案、数据思维文化的培训和沉淀、具体资源分配计划等。

如果战略目标制定得过于空泛或者浅显,都会或多或少影响到企业数据治理工作的实施效果。在制定目标前,需要对企业业务和存在的数据痛点问题进行深入调研分析,充分理解企业数据管理现状,这样才能制定出符合发展规律的、“接地气”可实行的战略目标。

在确定数据治理项目的原则和目标时,中翰秉持多年数据治理经验,认为必须要具备前瞻性、全面性、长久性、先进性、统一性、可扩展性、安全性等方面的考虑。

 

二、合理设计治理框架

实践表明,元数据和主数据驱动的数据治理架构都存在其局限性,难以全面满足企业的数据管理需求,治理后数据质量改善情况较差。

中翰认为,制定数据治理架构是数据治理的核心任务,好的数据治理架构可以确保数据治理的整体性,实现彻底、完善的数据治理,更好地达到数据治理的预期效果。为此,应该构建包括一个体系(数据标准体系)、三个环境(治理型环境、分析型环境、知识型环境)、一个架构(面向服务的集成架构)的数据治理整体架构,如图所示:
 

 图片1

图1 数据治理整体架构

 

三、选择恰当的项目启动时机

在多年数据治理实践工作中,中翰发现,数据治理项目的启动时机选择,对项目实施的难易程度和项目的最终成败起到很大的影响。

中翰将数据治理项目的启动时机划分为6类,每一类启动时机代表了企业的不同发展阶段,也是企业发展机遇的一个窗口期,具体如下:

1)根据企业数据应用的情况把握启动时机

企业实施BI前/后,因数据质量问题已经/可能对数据分析结果造成影响,所以需要实施数据治理项目。

2)根据数据质量的优劣程度把握启动时机

企业数据不一致、不完整、不合规、冗余问题过于严重,数据治理刻不容缓。

3)根据数据架构设计规划把握启动时机

当企业开展顶层设计(包括企业的架构设计)时,数据架构设计和数据治理需求“应运而生”。

4)根据大型业务系统实施的时间点把握启动时机

根据行业惯例和中翰经验,建议在ERP等系统上线前实施数据治理项目。

5)根据企业外部因素把握启动时机

应企业上级单位管理要求开展数据治理工作。

6)根据以往治理的效果把握再次治理的启动时机

部署传统数据治理平台后,企业数据质量“重蹈覆辙”,问题数据所占比例超过20%。

 

四、构建数据管理组织、制度和流程

中翰认为,构建数据标准体系,建立完备的数据管理组织、制度和流程,是数据治理项目的重中之重,在从事此项工作时,应从以下几个方面着手:

1)利用外部先进管理思想,结合企业数据管理现状及管控要求,实现“统一管理、多级维护、分级审核”的数据管控机制;

2)以“先组建虚拟组织(但要常态化存在),然后根据企业实际情况逐步转为实体组织”为原则,建立数据管理的组织保障体系,并明确组织内相关人员的责任,数据在其整个生命周期内都应有对应的业务牵头部门负责;

3)数据管理制度:应涵盖企业数据管理机构人员的构成及职责、数据管理标准、数据运维流程、监督及考核机制;

4)数据管理流程:应涵盖数据的维护、审核、变更、停用等流程,是对企业数据整个生命周期的流程管控。

 

五、工具技术的选择和应用

支撑数据治理工作的工具和平台是数据治理顺利开展的技术保障。中翰结合多年数据治理经验,规划数据治理的整体功能框架如下图:
 

图片2

图2 中翰DMCv9整体功能架构

 

中翰DMC v9为基于数据环境、数据质量、数据安全、数据服务、业务探查和数据知识六个方面的工业企业的数据管控平台,全面满足DAMA以及DCMM数据治理标准规范。

本版本由12大组件组成,分别是中翰MDC(静态数据中心组件)、中翰ODC(数据清洗平台组件)、中翰BPM(流程管理平台组件)、中翰TWEET(数据安全及推送机制组件)、中翰Exchange(数据交换平台组件)、中翰Report(报表平台组件)、中翰EDP(体系构建平台组件)、中翰DAM(数据评估监测平台组件)、中翰APP(移动端组件)、中翰DAC(数据资产平台组件)、中翰MMP(元数据管理平台组件)、中翰EBE(业务探查平台组件)。

 

六、工作机制

为了推进数据治理各个环节的工作顺畅有序进行,咨询方和企业相关管理者在构建组织、制度和流程的基础上,还会设立各种机制,以此来帮助相关管理者更清晰地掌握数据治理项目的工作进度和整体情况、激发相关人员的主观能动性、减少人员之间的摩擦推诿、提高做事的效率和准确度······

数据治理项目的工作机制,需要根据企业的实际情况协商设立,一般包括数据认责机制、标准规范机制、沟通协调机制、绩效考核机制、培训教育机制等。