企业数据治理：从清理到转型的两大阶段旅程

企业数据治理之旅是一个分两个阶段推进的数据管理工作流程，旨在提升企业数据的价值和效率。第一阶段着重于数据治理，目标是实现数据清洁，提高财务报表准确性，并确保业务流程的顺畅。这一阶段的关键步骤包括： 1. **数据管理体系建立**：构建一套全面的数据管理框架，涵盖数据产生、整合、分析和消费的全过程，通过制度和流程明确规则。 2. **实体数据管理组织**：设立实体化的数据管理组织，负责数据的统筹和协调，如设置数据管理部，并建立跨职能的联合作战团队，确保数据治理的有效实施。 3. **信息架构构建**：发布相关政策，明确信息架构的定义和构成要素，实现公司层面的统一架构标准，以便数据的有序管理和使用。 在第一阶段的成果上，企业设定了明确的目标：3年内完成数据管理体系的建设，5年内实现数据质量达到基本满意，即数据清洁。 第二阶段则是通过建设数据底座和数据服务化，推动数字化转型。主要工作包括： - **数据底座和分析平台**：在2019年，目标是建设数据底座，提供数据可视化和共享功能，作为数字化转型的基石。 - **数据服务化**：启动数据服务化建设，将数据转化为易于使用的工具，以支持业务决策和自动化流程。 - **数据分析平台**：建设数据分析能力，挖掘数据中的增长点，辅助决策，进行风险预警和洞察预测。 - **数据质量管理**：持续改进数据质量，引入IBM数据管理框架，强化信息架构和数据质量的管理。 - **数据组织孵化**：在IBM顾问的指导下，孵化各领域数据管理组织，逐步支撑公司的全球运营（GPO）。 第二阶段的核心目标是实现数据可视、共享，从而驱动企业的数字化转型，并确保主业务流程的优化。 整个数据管理工作建设经历了从流程、组织、架构到质量的全面提升，形成基于主业务流的信息价值链综合治理，将数据视为企业的战略资产，通过数据治理平台实现数据治理的规范化和标准化。同时，数据质量管理、数据源管理以及数据架构标准管理等工作贯穿始终，确保数据在整个企业信息价值链中的有效流通和价值挖掘。