华为数据治理两大阶段：从清洁到可视，驱动数字化转型

华为数据治理之旅概述了华为公司在数据管理方面的发展历程和目标，分为两个主要阶段： 第一阶段（2007-2017年）： 1. 全面启动数据治理：华为在这个阶段认识到数据治理的重要性，开始全面规划和实施数据治理策略，旨在提升数据的准确性，确保财报的可靠性，并通过数据整合与打通业务流程，提高业务效率。 - 数据质量提升：通过数据质量度量体系的建立，确保数据的准确性和一致性。 - 数据管理框架：在IBM顾问的指导下，华为构建了数据管理框架，支持了全局数据组织（GPO）的建立。 - 基础架构：初步开始了核心数据的信息架构建设。 2. 目标设定：华为设定了在未来三年内完成公司数据管理体系的建设，并在五年内实现数据清洁，确保主业务流程的顺畅。 第二阶段（2018年至今）： 1. 数据底座与服务化：华为开始着手建设数据底座，包括数据服务化，以支撑公司的数字化转型。这涉及数据的整合、分享和洞察，通过数据底座与分析平台，实现数据的可视化和共享。 - 数据分析平台：开发和启用数据分析平台，以便进行深入的数据分析，驱动决策支持和自动化。 - 组织结构：强调数据所有权的明确，通过数据Owner来管理和维护数据，确保架构和标准的一致性。 - 发展重点：在这一阶段，华为致力于孵化各领域的数据组织，引入IBM数据管理框架，进一步加强信息架构和数据质量建设，以支持业务的持续发展和数字化转型。 2. 长期目标：华为在2019年设定的长期目标是强化数据底座和分析平台，最终实现数据可视、共享，全面支撑公司的数字化转型。 总结起来，华为数据治理之旅是一个系统化的进程，从数据治理的基础建设开始，逐步升级到数据驱动的决策支持，旨在通过持续改进数据质量，提升业务效率，支撑公司战略目标的实现。同时，这个过程注重数据架构的统一、数据所有权的明确以及数据质量的保证，为公司的长期发展奠定了坚实的数据基础。