软通动力数据治理解决方案：应对数字化转型挑战

"软通数据治理解决方案" 数据治理是现代企业数字化转型中不可或缺的一环，它涉及到数据的质量、安全、合规性以及效率等多个方面。软通动力信息技术（集团）股份有限公司提供的数据治理解决方案旨在帮助企业应对数据治理现状中的挑战，提升整体的数据质量和业务效率。 当前，全球的数字化转型正面临着数据质量的严重挑战。根据Experian的《2019全球数据管理调查》，高达95%的机构认为数据质量问题会带来负面影响，包括资源的浪费和额外的成本。此外，约75%的企业认为数据质量应与日常IT服务及业务紧密关联，显示了数据治理的重要性。数据质量的优劣直接影响到企业的活跃度，从不活跃到积极，数据质量的提升能够显著促进企业数字化进程。 数据治理能力不足会给企业带来诸多问题，例如： 1. 数据不一致：企业管理者和业务人员对同一数据的理解可能存在偏差，如贷款回收计划金额的计算和理解差异，可能导致决策失误。 2. 数据需求沟通不畅：业务人员和IT人员之间的信息不对称，如图所示的“×”表示数据需求的沟通障碍，影响业务执行效率。 3. 数据安全风险：缺乏有效的数据治理可能导致敏感数据泄露，违反数据保护法规，引发法律纠纷。 4. 数据孤岛：早期数据库建设阶段形成的独立系统可能导致数据无法有效整合，降低数据利用率。 5. 低效的数据管理：传统数据管理方式可能过于被动，无法满足快速变化的业务需求。 为解决这些问题，软通数据治理方法可能包括以下几个关键步骤： 1. 确立数据治理策略：定义数据治理的目标、范围和优先级，制定相应的政策和流程。 2. 数据质量管理：实施数据清洗、验证和标准化，确保数据的准确性、完整性和一致性。 3. 利益相关者管理：明确各角色的责任和权限，促进跨部门协作，确保数据需求的准确传递。 4. 数据安全和隐私保护：遵循ISO国际标准化组织的指导，建立完善的数据安全框架，保护个人信息和企业敏感信息。 5. 监控和评估：持续监控数据治理的效果，通过度量指标进行定期评估，以便进行必要的调整和优化。 数据治理的发展历程可以从诺兰信息化成熟度模型中看出，最初的数据管理（Data Administration）主要关注数据内容本身，随着技术进步和业务复杂性的增加，数据治理的概念逐渐扩展，强调主动管理数据及其相关利益主体，形成更加全面和系统的管理框架。 此外，数据治理还包括对早期数据质量管理（DQM）概念的深化，如麻省理工学院Stuart Madnick和Rich的研究，这些理论和实践为构建高效的数据治理体系提供了理论基础。 软通动力的数据治理解决方案旨在通过系统化的方法，帮助企业克服数据治理中的困境，提升数据质量，实现数字化转型的成功。企业应认识到数据治理不仅是技术问题，更是涉及组织结构、流程和文化的综合管理活动，需要全方位的投入和改进。