一文说明白:数据治理和数字化的关系!

数字化转型
企业在信息化阶段完成了数据资源的原始积累,但是并没有考虑到后期的数据应用需求,因此,在数字化转型之前,企业存量的数据本身是不太可用的。

企业在信息化阶段完成了数据资源的原始积累,但是并没有考虑到后期的数据应用需求,因此,在数字化转型之前,企业存量的数据本身是不太可用的。

对“信息化”活动来说,数据的基本作用是支撑业务流,也就是所谓的业务数据化。

而对“数字化”活动来说,数据的作用是改变业务流,和前者相比,对于数据的内容标准以及质量要求是完全不一样的。

因此,这些原始的数据就像自然界中的天然矿石,必须经过开采、加工,才能成为有价值的数据资源。

而数据治理,实际上就是在做上述“数据价值化”的工作。因此,对于大多数企业来说,数字化转型最重要的工作几乎都是围绕数据治理展开的。

换句话说,通过数据治理工作,企业就可以把“业务数据化”的数据转变为“数据业务化”的数据。

那么,数据治理都涉及哪些工作呢?

首先,根据DAMA官方的定义,数据治理(Data Governance,DG)是指对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(计划、监督和执行)。

一般认为,数据治理包括:组织与制度、数据标准、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据集成、数据生命周期管理、数据安全、数据服务等方面的工作内容。

组织与制度:本质上回答了数据的“权责”问题,即谁来进行数据治理,以及谁拥有相应的数据使用权利。其中,数据治理中的责任是复杂的,具体包括定义数据质量标准、发现数据问题、以及整改数据缺陷、核查数据问题等不同维度的责任。

数据标准:数据治理的目标。企业需要先对数字化发展路径进行规划,知道数据在未来如何支撑企业的业务发展和战略实现,才能制定合理的数据标准。须知,在数字化的逻辑中,数据标准是面向未来的。

元数据管理:元数据是关于数据的数据,为数据资源提供了关于业务以及系统的上下文解释。对元数据进行治理,有利于“修复”或“完善”企业的数据架构,从而为数字化转型做好“底图”绘制的铺垫。

主数据管理:主数据是关于企业核心业务对象的基本信息,是连接企业所有类型数据资源的枢纽,做好主数据管理,企业的数据质量提升效果最为显著。

数据质量管理:让数据资源的质量满足业务可用性。数据质量并不是越高越好,而是要够用即可,数据质量管理是数据治理的主体性任务。

数据集成:数字化是企业级的工作,而信息化往往是部门级的。因此,数字化活动要求解决数据的跨组织、跨专业问题。

通过对不同业务条线的数据进行集成,实现数据资源的贯通,缩短业务活动的信息链路,提高决策效率和业务响应敏捷度。同时,数据集成可以提高数据维度,根据n方原则,数据创新潜力也将得到“指数级”提升。

数据周期管理:包括数据的收集、存储、处理、分析和共享,数据周期管理有利于解决数据溯源的需求痛点,解释了数据从哪儿来,到哪儿去,对数据质量管理和元数据管理,都有非常重要的辅助意义。

数据安全:数据经治理加工后,会产生额外的信息价值,也会形成全新的业务洞察。因此在数字化的视角中,数据安全的作用不仅是要满足业务合规以及监管要求,同时也起到保护商业活动的目的。

数据服务:数据服务是数据资产的最基本表现形式,通过提供数据资产视图,有利于对数据进行精细化运营,同时帮助发现不良资产。

责任编辑:华轩 来源: 大话数字化转型
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