【今日要闻】深度解析：企业数据治理的现状、流程与智能化转型路径

企业数据烂的像坨屎，还有救吗？

主要包含以下三大部分（如下图）： ① 管什么？—— 管理范围 ② 谁来管？—— 管理组织 ③ 怎么管？—— 管理模式 02 诊治流程：企业数据治理的流程和方法 企业数据治理工作的开展需要对现有数据情况进行调研和了解，同时对已有数据进行清洗和规范，使之符合数据治理体系的要求。可按照以下步骤进行整体的诊断和治疗： ① 梳理数据现状 对企🈁【】业现有数据系统、流程、规则、使用等情况进行调研和了解，梳理关键堵点、断点、误点，总结出数据病症和致病原因。企业的数据现状梳理是一个工作量巨大且短期。

数据治理入门干货：是什么，如何做

图2：数据治理角色 图3：数据治理框架 3. 数据治理的实施步骤 3.1 定义数据治理策略 数联产服认为，作为数据治理的第一步，企业首先需要制定数据治理策略，明确治理的目标、范围和原则。这一策略应当与企业的整体业务战略相一致，确保数据治理能够支持企业的业务目标。3.2 建立数据治理框架 在制定策略后，企业需要建立数据治理框架。该框架(jià)包(bāo)括(kuò)数(shù)据(jù)标(biāo)准(zhǔn)、流(liú)程(chéng)、政(zhèng)策(cè)和(hé)工(gōng)具(jù)，以(yǐ)确(què)保(bǎo)各(gè)个(gè)部(bù)🈵门(mén)在(zài)管(guǎn)理(lǐ)数(shù)据(jù)时(shí)有(yǒu)章(zhāng)可(kě)循(xún)。3.3 设(shè)定(dìng)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)委(wěi)员(yuán)会(huì) 为(wèi)了(le)确(què)保(bǎo)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)的(de)有(yǒu)效(xiào)执(zhí)行(xíng)，企(qǐ)业(yè)通(tōng)常(cháng)会(huì)设(shè)立(lì)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)。

独(dú)家(jiā) | 河(hé)北(běi)省(shěng)联(lián)社(shè)：探(tàn)索(suǒ)搭(dā)建(jiàn)“农(nóng)”字(zì)号(hào)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)体(tǐ)系(xì)

规(guī)划(huà)先(xiān)行(xíng)，紧(jǐn)扣(kòu)战(zhàn)略(è)建(jiàn)立(lì)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)顶(dǐng)层(céng)设(shè)计(jì)。首(shǒu)先(xiān)，应(yīng)着(zhe)手(shǒu)建(jiàn)立(lì)企(qǐ)业(yè)级(jí)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)战(zhàn)略(è)。统(tǒng)一(yī)规(guī)划(huà)，分(fēn)期(qī)推(tuī)🌵【】进(jìn)，渐(jiàn)进(jìn)实(shí)施(shī)，注(zhù)重(zhòng)基(jī)础(chǔ)建(jiàn)设(shè)，聚(jù)焦(jiāo)重(zhòng)点(diǎn)领(lǐng)域突(tū)破(pò)。为(wèi)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)明(míng)确(què)战(zhàn)略(è)目(mù)标(biāo)与(yǔ)实(shí)施(shī)路径，并(bìng)按(àn)年(nián)度(dù)设(shè)定(dìng)具(jù)体(tǐ)工(gōng)作(zuò)任(rèn)务(wu)，定(dìng)期(qī)开(kāi)展(zhǎn)任(rèn)务(wu)进(jìn)展(zhǎn)的(de)跟(gēn)踪(zōng)评(píng)价(jià)，确(què)保(bǎo)战(zhàn)略(è)落(luò)地(de)实(shí)施(shī)。第(dì)一(yī)阶(jiē)段(duàn)：基(jī)础(chǔ)建(jiàn)设(shè)阶(jiē)段(duàn)。根(gēn)据(jù)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)战(zhàn)略(è)，制(zhì)定(dìng)并(bìng)推(tuī)动(dòng)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)组(zǔ)织(zhī)体(tǐ)系(xì)运(yùn)转(zhuǎn)和(hé)制(zhì)度(dù)流(liú)程(chéng)执(zhí)行(xíng)，推(tuī)动(dòng)数(shù)据(jù)标(biāo)准(zhǔn)、数(shù)据(jù)质(zhì)量(liàng)、元(yuán)数(shù)据(jù)等(děng)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)工(gōng)作(zuò)线(xiàn)上(shàng)化(huà)管(guǎn)理(lǐ)，强(qiáng)化(huà)数(shù)据(jù)质(zhì)量(liàng)管(guǎn)控(kòng)技(jì)术(shù)支(zhī)撑(chēng)，起(qǐ)步(bù)探(tàn)索(suǒ)局(jú)部(bù)数(shù)据(jù)的(de)价(jià)值(zhí)挖(wā)掘(jué)和(hé)应用。第二阶段：推广应用阶段。

基于主数据的智能服务平台建设

图3 数据治理过程 首先是现状分析，根据企业数据治理成熟度，分析当前的业务现状和数据现状，发现业务过程中存在的风险和问题；盘点现有数据资产范围、价值和质量．确定数据访问权限，为构建数据安全保护措施奠定基础。其次是架构设计．根据现状分析的结果，明确数据治理的目标和任务，设计数据架构、数据标准、数据模型．为后续的数据清洗工作制定合理的体系和制度。再次是数据清洗，明确实际可操作的数据清洗机制和途径，进而开展数据收集、清洗、导入。最后是监控评估，综合考虑数据质量评估、数据在业务系统中。

干货！数据资产入表实施路径纲要（方法论）

数据治理的过程中要依靠AI人工智能等专业技术予以重点支持，通过以成熟治理模型为基础结合企业实际来实施。本文重点阐述工作的流程和重点，专业工具和技术不在这里介绍。（1）数据收集 数据收集的过程不只是简单的数据集合。确认数据范围。首先要进行企业业务分析和管理运营分析。在两个维度上确定收集范围。一是围绕企业生产销售，梳理上下游数据交互线条，取业务关联的最大公约范围，同时要注重数据产生周期的相关性，确定生产生态数据收集范围。二是摸底🍅企业内部管理体系，以及个体系之间数字化管理基本程度，。