数据治理是对数据管理

2022-08-03 07:37 来源：读者提供作者：网友发布浏览：0

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进入数字化、智能化时代，在经济、政治、科技乃至各行各业，数据不仅以超乎想象的速度膨胀，而且在广度和密度上，数据特征和价值都发生了深刻的变化。数字化的快速发展，给政府治理、企业数据管理、数据治理带来了系统性、全方位的变革和挑战。数据治理的重要性进一步凸显，已经成为现代企业管理最重要的组成部分和影响因素之一。因此，首席数据官被推上了风口浪尖，成为推动数据治理的关键要素和旗手。

数字一（one）

数据管理的管理

数据治理是一项基础性工作，是一个持续而漫长的运营优化过程，需要在企业自上而下达成共识的基础上逐步推进和深化。

用友网络平台与数据智能业务发展部总经理岳坤是这样描述的:企业的头脑中一定有这样一根弦:数据治理不会一蹴而就，其落地过程是螺旋式上升的。因为数据是不断产生的，即使企业建立了数据标准，确定了治理的框架蓝图，但如果事后不进行持续的运营和更新迭代，随着新数据的不断叠加，数据也会“一塌糊涂”。

从这个角度来说，数据治理不是一个纯粹的技术问题，而是需要一个企业成立专门的团队，负责数据治理、运营和长期优化。相应的，首席数据官的工作职责也不仅仅是技术性的。企业的数据工作应该独立于业务、IT和销售部门，同时必须与这些部门紧密联系和协调。

事实上，数据治理是最近一两年出现的一个概念。过去，人们谈论更多的是数据管理。岳坤解释说，数据管理更侧重于整理数据本身，确定结构，然后形成更多的数据服务。这样的过程包括数据的规划、构建、运行和监管。相对于数据管理而言，数据治理是对数据管理的管理，比如对数据管理的效果、进度、程度进行评估和监督，并给予指导性的反馈。数据的“治理”和“管理”是两个概念。

从实践来看，目前大部分企业还是以数据管理为主，一些积累和沉淀了一定数据并形成数据资产的企业，如金融、能源企业和一些科研单位，也在逐步开展数据管理，有的建立了数据资产目录，有的则沉淀了一些数据服务。“数据治理可以帮助企业跨越数据可视化，是时候实现基于数据的企业业务转型了。现阶段，企业对数据使用的需求更加深入，对数据标准和数据质量的要求更高。有必要在数据管理的基础上再上一层楼。”岳坤说道。

今天，我们感觉数据治理似乎突然“热”了起来。其实也不是空洞。目前，在如火如荼的数字化转型过程中，企业都在强调“数据驱动价值”，或希望通过对数据的深入探索和有效治理，重塑差异化竞争力。

一些行业龙头企业，如厦门国贸集团有限公司，通过打通企业内外部数据，实现了社会化主数据管理，增强了风险控制能力；三一还通过整合判断供应商数据、天气、市场、物流等相关数据，改变采购业务和流程，能够根据市场变化及时做出决策和调整。

随着企业数字化智能化转型的深入，业务系统越来越多，数据越来越多，数据整合难度也越来越大。面对数据打架、数据标准不统一、管理机制缺失、数据共享、效率低下等挑战，数据治理的重要性和必要性进一步凸显。为了消除不可知、不可用、不可控和不关联的数据，数据治理首当其冲。这也是首席数据官要解决的难题。

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价值，价值，还是价值

目前行业内对于数据治理其实还没有一个统一的定义。不同的行业组织和企业对数据治理有自己的认知和实践原则。但其中以DAMA提出的DAMA-DMBOOK框架更具代表性，得到了广泛的认可。数据治理是数据管理不可或缺的一部分，也是数据管理的核心功能。数据治理是数据管理的高级规划和控制。数据治理包含极其丰富的内容，如数据架构管理、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、元数据管理、数据质量管理等。

大概六七年前，用友进入主数据管理领域。现在用友在数据治理方面已经建立了比较完善的体系。用友YonBIP数据中台完整覆盖最底层数据管理层的构建、数据管理层的构建、顶层数据可视化和数据应用等。，并能提供端到端的集成解决方案。

事实上，数据的实现并没有严格的顺序要求。有些企业可能先做了主数据管理，有些企业可能先构建了企业数据架构。但总的来说，数据治理需要整体规划，分步实施，不同模块完成后要实现有效互动。

理论上，企业在构建不同的模块时，如数据标准管理、数据质量管理等，可以选择不同厂商的所谓最优解决方案。但从保证数据互操作性和一致性的角度出发，建议企业在构建数据管理项目时选择同一厂商提供的解决方案，这样更有利于实现数据的协调和一致，也可以降低数据连接和通信的成本。

如前所述，数据治理是一个需要长期优化和运营的项目。如果采用多家供应商的方案，后期操作过程中可能会出现协调困难等问题，使问题复杂化。

实现企业数字化，数据治理是基础，数据资本化是途径，业务创新是目标。这是大量实践经验的总结。无论从数据质量层面还是数据服务层面，数据治理都保证了数据的高可用性，为各种数据应用服务提供基础支撑。无论是数据治理还是数据管理，最终目的都是帮助企业将数据转化为资产，进而创造更大的商业价值。这个过程就是从业务数据到数据业务的过程。

过去数据治理没有引起企业足够重视的一个很重要的原因是企业没有从数据相关的活动和工作中获得应有的价值。挖掘数据价值是真正带动企业投入数据治理的关键。

在帮助企业客户实现数据治理的过程中，用友始终坚持“从末端开始”的原则。用友通过了解和掌握企业业务的变化，反向推导出企业真正需要什么样的数据服务，从而将数据治理付诸实践。

当企业真正拥有了“第四张表”——“数据资产表”，就可以认为企业拥有了数据资产。届时，数据治理所做的基础支撑工作的价值也将得到充分展现。

数据驱动服务

对于首席数据官来说，基础工作侧重于数据治理，而顶层工作则是实现数据价值的实现，将数据与业务相结合，推动创新。但无论哪个工作，都离不开“方法、制度、组织”，这也是用友成功经验的总结。对于企业来说，需要打通垂直的IT架构，支持跨各种业务的横向协作，而首席数据官应该是这个纵横交错的网络结构组织的中流砥柱。

基于对一些行业用户的调查，我们发现很多行业用户还在做比较基础的数据管理工作。比如，由于数据分散在各个业务系统中，很难实现协同，所以收集和提取数据，实现数据统一是第一步。接下来，用户会关注数据标记和数据质量，即提高数据的可用性和安全性。许多企业仍在探索更深层次的数据治理核心问题。从这个角度看，首席数据官在企业数据治理方面任重道远。

拥有得心应手的工具可以让企业的数据治理更好。在数据治理层面，用友YonBIP数据中心最突出的优势是覆盖了数据治理的各个层面和环节。以主数据管理为例，用友积累了多年的供应链经验，对于如何更有效地组织人员和物料，整理和管理相关数据，建立更适合业务的标准，有着完整成熟的解决方案。

更重要的是，用友可以将数据治理与商业价值实现相结合，帮助企业用户建立一套完整的数据治理体系，进而形成制度和规范，保证数据治理能够长期有效运行，直至数据资产得到有效沉淀。

比如用友帮助一些部委和央企搭建数字化平台，统一管理和经营核心业务系统的数据。依托YonBIP数据中心，用友帮助用户建立标准体系，组织规范，采用高效的数据管理工具，如数据交换平台，将传统的手工上报变为自动采集，保证数据的有效性和及时性；之后成立了数字资产机构，创建了涵盖几十个领域、几十个主题、几万个指标的数据资产表。