华为数据治理：从清洁到转型的两大阶段策略

华为数据治理之旅是一个深入探讨华为公司在数据治理道路上的发展与实践的文档，主要关注了两个关键阶段：数据治理的第一阶段和第二阶段，以及这两个阶段的具体目标、策略和实施过程。 **第一阶段：数据治理基础奠定** 在这个阶段，华为致力于通过数据治理来提升数据质量，主要体现在以下几个方面： 1. **数据清洁与准确性提升**：华为通过数据治理确保财务报表的准确性，并优化业务流程间的数据连接，使得数据能够支持决策。 2. **数字化转型支撑**：通过数字化手段，如流程管理和标准化，提高业务效率，同时也加强了产品、客户、员工等主题数据的汇聚和联接，促进了决策支持。 3. **数据管理体系构建**：从2007年开始，华为全面启动数据治理，明确了数据所有者（Owner）的角色，建立了数据质量度量体系，以及在IBM顾问的指导下设立数据管理框架。 **第二阶段：数据底座与服务化建设** 2018年以后，华为进入数据治理的深化阶段： 1. **数据基础设施升级**：华为开始建设数据底座，包括数据服务化，以实现数据的可视性和共享，这为数字化转型提供了坚实的基础。 2. **数据分析平台构建**：华为启动数据分析平台的建设，以支持更高级别的数据洞察、预测和风险预警，帮助企业发现增长点，辅助决策。 3. **架构与标准统一**：华为继续强化数据同源和架构建设，确保数据一致性，同时引入IBM数据管理框架，孵化各领域的数据组织，推动信息架构与数据质量的提升。 **发展目标与里程碑** - 目标：华为设定在3年内完成公司数据管理体系的建设，5年内实现数据清洁，为企业的运营提供更高质量的数据。 - 进程：到2019年，华为已经启动了数据底座、服务化和分析平台的建设，并计划引入IBM的先进管理框架，进一步完善信息价值链。 通过华为数据治理的这两个阶段，我们可以看到其对于数据管理的重视和持续投入，旨在通过数据驱动的决策和洞察，支撑企业向数字化转型，提高业务效能，降低风险，并最终提升整体运营效率和决策质量。