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            工業企業數據治理的關鍵點
            • 發表時間:2022-10-21 點擊數:31
            • 來源:未知

            導讀:這是一個數據大爆炸的時代,數據的采集、傳輸和應用扎根于我們生活的方方面面。2020年,數據被作為生產要素提出,并迅速成為經濟、政治、社會領域最重要的戰略資源之一,驅動著物質世界的進步發展。為了更好地運用數據資源、推動社會經濟的高效發展,國家對數據的采集、應用、治理、安全等方面始終給予高度關注,且多次立法支持市場主體對數據資源進行保護、治理和應用。

            工業數據貫穿于工業的全流程。工業數據價值能否得到充分釋放,與企業的轉型發展息息相關。發掘數據價值,首先要保證數據資源得到科學管理。通過數據治理,數據管理過程中的許多難題都能夠得到妥善解決,反之,企業內的數據資源將難以轉化為數據資產,無法為企業發展創造價值。

             

             

            工業企業的數據治理存在其獨特性。在工業企業的生產特點影響下,工業數據的類型、結構和格式極端復雜,且專業性強;大量數據來自于運轉不停的機器設備,批量大、頻率高;由于傳統工業企業開展信息化工作的進程較晚,數據管理基礎薄弱,數據孤島現象和數據安全問題并存······以上種種情況,都使得工業企業的數據管理現狀更為混亂,也對數據治理工作提出了更高的要求。

            數字化轉型已成為各行業的大勢所趨,加之國家政策推動和數據要素驅動的顯著效果,工業企業實施數據治理迫在眉睫。

            在工業企業紛紛投入數據治理行列之時,有哪些關鍵點是必須注意的?中翰結合多年數據治理工作經驗,總結出以下幾點:

             

            一、戰略指導

            確定企業級的數據管理指導戰略,是開展數據治理工作的根據和基礎。首先,應合理設定企業數據發展的愿景,并配以可執行、可量化的短期、中期目標和實施計劃,以實現工作的有序開展,確保在實施數據治理的過程中不會發生目標偏移。

            在制定目標時,要審慎考慮企業在數據管理方面的戰略定位。數據管理戰略的制定通?;趯ζ髽I業務發展戰略的理解。企業業務的發展目標中對數據管理提出的需求,即為數據管理戰略中應實現的內容。所以,不可盲目制定數據管理目標,而要結合企業業務的痛點需求、結合資源分配計劃和期望回報合理制定企業數據管理目標,避免工作失焦和資源浪費。

            其次,要關注實施計劃中的協調性和系統性,建立起一套包含組織、制度、流程的完備數據治理體系。確保人員、工作、時間、資源、目標之間相互匹配,并實現良性運轉。利用考核制度和復盤機制,確保數據治理工作的按時完成和持續運營。

             

            二、專業組織

            如果企業希望在數據治理工作上有所建樹,并將治理成果落實在數據管理體系中,最終實現企業的數字化轉型,一支專業的團隊是必不可少的。團隊成立之初也許并不“專業”,但仍可以采取“由虛入實”的策略,隨著企業數字化建設的進步,一步一步將“虛職”和“兼職”轉為“專職”。只有形成了專門的組織,人與人之間才能相互協調合作,形成合力,推動數據治理的成果落實和持續運營。

             

            三、規范標準

            數據標準也被稱作數據環境,數據的質量問題很大程度上取決于數據所處環境的狀況,因此需要從根本上打造一整套全方位的數據標準體系以確保數據質量的可控制性、可持續性,創造優質數據治理生態。

            根據戰略指導建議,制定數據治理相關的組織、制度、流程、考核機制、數據安全、質量管理體系,數據分類、編碼體系,數據交換規范體系等標準規范,形成企業級數據標準體系,是完善企業數據治理架構的核心基礎工作。

            在建設工業企業數據標準體系時,要考慮到工業數據分類的復雜性和企業全局性,確保數據治理的每一步工作都“有法可依”。具體可以參照國際標準、國家標準、行業標準、企業標準,并聽取相關部門建議或討論決定。

             

            四、數據質量

            數據質量的好壞決定了數據價值能否恰當發揮。業務運行、趨勢分析、企業決策等重要活動的成功,都建立在良好的數據質量之上。實現數據質量的持續優化,也是數據治理工作的終極目標之一。

            中翰憑借著豐富的實踐經驗和研發成果,在數據質量優化方面總結出許多心得:

            1.全面解決數據質量問題

            中翰采用多業務視圖管理理念(國內首推),實現數據公有屬性和私有屬性的共同管控,打造真正的企業級靜態數據中心,在數據生成的源頭一次性全面(所有靜態數據)解決質量問題。

            2.深層次解決數據質量問題

            建立技術+行為管控的機制,在數據的源端和末端形成4重質量防護。

            中翰在多年實踐中總結發現:純技術的手段并不能完全實現對數據質量的管控,還需要從行為(行為管控)入手解決深層數據質量問題。因此,除正則表達式、算法、機器學習等技術手段之外,中翰還設計了行為管控機制,如在數據采集階段讓專業人員進行維護等。

            3.長久解決數據質量問題

            數據治理項目后,通過數據治理平臺和質量監測組件,對數據進行日常檢測、分析、處理等工作,實時探知數據質量異動,實現數據質量的防微杜漸,為及時準確解決數據質量問題提供保障。

             

            五、價值實現

            在制定指導戰略時,數據治理的價值實現已經與企業業務需求產生密不可分的聯系。只有切實滿足企業與數據相關的痛點需求,數據治理工作才能稱得上完滿。通常情況下,數據治理工作應為各業務部門的找數、取數、用數提供便利,實現更好的數據共享和數據服務,推進數據資產化管理,加速數據價值釋放。

             

            六、數據安全

            無論是在國家層面上,還是在企業層面上,數據安全問題都彌足重要。

            數據治理工作中,應根據法律要求和企業需求,構建一套完整的數據安全標準體系,即在數據全生命周期過程中的安全管控的標準集合(包括數據生產安全、數據存儲安全、數據交換安全、數據訪問安全等)。在此基礎上配合制定數據評級、訪問授權、加密、脫敏等工作規則,并參與設計監督機制。

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