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50%企业数据治理失败!这九大要素才是成功关键
大数据 数据分析
传统的企业管理思路是“火车跑得快,全靠车头带”,这是在工业时代最优的管理信条。而在数字时代,我们需要的是“动力分散在各节车厢的高铁”,每节“车厢”都有驱动力。

知名咨询公司Gartner的调研显示,在实施数据治理的企业中,有34%的企业数据治理处于良性建设阶段,有近50%的企业数据治理并未取得理想的效果,仅有16%的企业数据治理效果显著,处于行业领先水平。

影响企业数据治理建设成效的因素很多,主要有9个要素,如图3-2所示。

▲图3-2 企业数据治理的9个要素

1.数据战略

很多企业都说自己重视数据,但是能规划出明确的目标、范围、实施路径并具备可执行数据战略的企业却很少。企业的数据战略应当与业务战略保持一致,指明数据治理的方向。

2.组织机制

传统的企业管理思路是“火车跑得快,全靠车头带”,这是在工业时代最优的管理信条。而在数字时代,我们需要的是“动力分散在各节车厢的高铁”,每节“车厢”都有驱动力。企业需要进行组织机制转型,追求精简和灵活,明确各部门在企业数据治理中的角色、定位、职责和分工,以满足数字时代企业数据治理组织建设的要求。

3.数据文化

数据文化是企业所有人员对数据价值的一致认同,具体表现为:用数据说话,用数据管理,用数据决策,用数据创新。

4.管理流程

数据治理的目标是提升数据质量,让数据源于业务,回馈业务。

与传统的数据管理不同的是,数据治理作为一项驱动企业创新的工作,应当与企业的业务流程进行深度融合,通过优化业务流程,实现业务效率提升,创造数据价值。应当将数据治理作为一项能为企业创造价值的重要业务,而不只是一项支撑性的工作。

5.管理制度

很多数据治理不理想的企业有一个共同特点:要么没有建立起数据治理相应的管理流程和制度,要么制度流于形式,没有得到很好的贯彻执行。这些企业管理层面缺乏制度体系的建设,执行层面没有标准可依,很容易出现违规情况。

6.数据

数据是企业数字化转型的基础要素,但往往并不能在企业数字化转型中发挥出应有的价值。许多企业拥有大量数据,但其中大部分数据缺乏统一的数据标准,信息孤岛问题严重,碎片化的数据在信息系统的数据库中“沉睡”,为数据治理带来困难。

7.人才

人才是推进企业数字化转型的核心动力,而当前市场上的高端数据治理人才非常匮乏,导致企业数据治理所需要的业务专家、技术专家长期缺位,企业招不到合适的人才。此外,很多企业还有招聘框架和人才竞争机制限制,进一步减少了其引入高端数据治理人才的机会。

8.技术

传统数据治理更多是“头痛医头,脚痛医脚”的局部治理。数据治理只在某些项目或部门中进行,缺乏对数据标准的整体规划,不能全面展开,无法为企业带来更多的价值。

要让数据治理发挥价值,必须战略性地使用数据治理技术,将数据治理贯穿于数据的“采、存、管、用”整个生命周期中。涉及的数据治理技术主要包括数据建模、数据标准、数据质量、数据安全、数据集成、数据处理、数据使用等。

企业的数据治理应做好全面规划,结合企业实际业务需求选择合适的技术路线,有条不紊地推进。

9.工具

数据治理包含元数据管理系统、数据标准化管理系统、数据清洗与加工工具、数据质量管理系统、数据安全管理系统、数据集成与共享系统等。

“器以载道”,企业应根据自身业务需求,基于企业现状和数据战略目标选择合适的数据治理工具,才能达到事半功倍的效果。

关于作者:罗小江,用友集团助理总裁、平台和数据智能事业部总经理、北京软件和信息服务业协会云计算专委会副会长、中国企业财务管理协会企业风险管控专业委员会副主任委员。专注于企业数字化平台技术应用研究,具有企业管理、IT等复合知识,并且有丰富的实施交付经验,主导过多个千万级项目的规划及设计工作。石秀峰,用友集团数据治理专家、中国电子商会数据资源服务创新专业委员会受聘专家、数据质量管理智库(DQPro)受聘专家。深耕数据领域十余年,曾主导过多家大型集团的数据治理、数据集成等项目的咨询和落地。

本文摘编自《一本书讲透数据治理:战略、方法、工具与实践》,经出版方授权发布。(ISBN:9787111694489)

责任编辑:武晓燕 来源: 用友
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