數據治理項目助力工程企業信息化建設

中國機械設備工程股份有限公司（以下簡稱CMEC）成立于1978年，是中國第一家工貿公司。2012年在香港上市，是中國機械工業集團有限公司旗艦企業。

CMEC與改革開放同行，經過多年創新發展，已經發展成為以工程承包為核心業務，貿易與服務、設計咨詢、區域綜合開發為主體的大型國際化綜合性企業集團。

CMEC具有規劃、咨詢、測繪、勘察、設計、造價、監理、項目管理、對外承包工程等40余項甲級資質，擁有30多年工程建設經驗，具有一站式定制化工程成套項目解決方案的強大能力，是電力能源、交通運輸、電子通信、工廠建設和市政環保等多領域的工程建設集成專家。CMEC工程項目遍布60多個國家，創造了多項“中國第一”。

多業務協同能力是公司核心能力建設的重點，要求公司實現工貿、技貿相結合，在市場信息分享、業主關系維護、渠道共享、市場合作開發、采購、人才共享、資金協調等方面建立業務間、與被整合企業之間、事業部之間的有機協同機制，通過業務協同避免內耗、產生效益。但是隨著業務規模的不斷擴大，公司現有的各類數據資源分散在各個業務部門，“信息孤島”不斷產生，對多業務之間的信息流通和共享造成了阻礙。通過數據治理項目，運用信息組織技術，通過建立數據模型和標準，對CMEC現有信息資源進行梳理、規范和重組織，搭建數據資源體系架構，真正實現企業內外信息的流動、共享和應用，為多業務協同奠定技術基礎。

數據治理框架

企業數據治理框架是由管控機制和管控領域交叉形成的管控矩陣。數據管控機制是從數據管控的管控組織、管控流程、管控制度及平臺支撐四個方面去對管控的領域進行保障。

管控制度包括數據治理各個領域的規范、方法、策略等，是整個管控機制最上層，有了管控制度，才能使得所有的管控有法可依，有據可循。管控組織從數據管控層級入手，建設數據治理決策層、管理層及執行層的組織架構，劃分數據治理組織各個角色的職能及權責，明確主數據的認責清單，是數據治理的組織、人員及管控責任制度建設的保證。

管控流程是各個數據管控領域具體涉及的工作流程，是對管控方法的具體操作指引，以便于管控工作的具體執行，確保數據治理各階段的工作環節落實到各責任部門。

平臺支撐是對整個管控機制中能夠信息自動化的部分進行相應的技術實現，是數據治理落地實施的技術和平臺保證。

數據管控領域建設含數據模型管理、數據標準管理、數據操作過程管理、數據質量管理及數據安全管理等多個管控專項，實現對數據資產的全方位、多角度的管理。

此框架中，數據治理將貫穿數據的規劃、設計、運營、退役的整個生命周期;管控政策、管控組織、管控流程及管控支撐平臺等管控機制為管控能力的持續提升提供保障。

數據治理價值體現

數據作為信息時代的重要戰略資源，加強數據治理是提升信息化能力、提升精細化管理水平、提高業務運營效率、增強企業決策能力和核心競爭力的重要途徑。隨著數據治理水平的不斷提高，數據的業務價值也會更大地被挖掘。企業將從有效的數據治理中獲得以下優勢：

完善的數據管控體系。通過對數據管控組織、流程、標準和技術支持的統一規劃設計，實現數據管控過程的高效運行和持續優化，建立數據治理的長效機制。

統一的數據來源。通過對關鍵共享數據進行集中管理，確保關鍵共享數據的一致性，構建企業層面的統一數據視圖。

標準化、規范化的數據。數據清理將實現現有數據的標準化，數據申請和數據審批等業務流程將控制新增數據的標準化，從而徹底改善數據不完整、冗余、錯誤等質量問題。

提高工作效率。數據的標準化將使企業內部的信息共享、業務融合更加流暢，業務對數據實時性、準確性的需求得到滿足，從而帶來工作效率的提高。降低數據管理、維護、集成成本。共享數據分散在不同的業務系統中，想要保持數據的一致性，就必須付出大量管理維護成本，但這仍然無法根治數據質量問題。數據治理通過對這部分數據統一管理，而后將一致的、權威的數據通過支撐平臺自動分發給各業務系統，節約分別維護成本，并且保證了數據的質量。

數據治理水平提升路徑

企業數據治理是根據企業的數據管控政策，利用組織人員、流程和技術的相互協作，使企業能把數據作為資產來管理和應用。而企業對數據運用程度可從數據價值表現形式來反映。業務治理過程伴隨著數據資源治理過程，數據來源于業務（現實世界活動的反映）;參與者關于業務處理或管理呈現的縱向或橫向協同，本質是參與者之間信息溝通（信息一致性、準確性、及時性傳播）過程。信息是數據基于“時間和空間（多維度及其維度關系）”的組合。

在信息之上是知識，是利用信息的組合，評價（評判）現實世界的觀點體現（經驗、規則、定律、推斷、假設等），經常表現為業務評價與業務監督（例如：進度、質量、成本、風險等控制及其量化管理）。知識之上是智慧，經常呈現為業務智能，洞察業務世界的本質及其過程特征，預測未來發展趨勢，揭示業務活動的風險，并給予有效的預防措施，驅動行動方向。

相對應企業數據價值的表現形式，企業數據運用程度也表現為四個階梯。數據治理的對象就是數據，而隨著治理水平的提升，治理所覆蓋的對象范圍也會不斷外延擴展。對應不同的數據運用程度其管控能力的體現也不一樣。

在第一階梯，解決數據共享消費問題，治理的對象會以主數據為主，建立企業最核心數據的標準化管理機制。在第二階梯，要實現業務過程化監視和量化管理，治理的對象會集中在交易數據和業務指標（兩者又統稱數據指標）。 開展數據治理的企業一般都會從主數據治理入手，解決最基本的核心數據共享消費問題。通過主數據項目的實施，建立數據治理管控體系及其技術支撐平臺。

CMEC數據管理設計藍圖

CMEC新戰略明確要成為立足于基礎設施行業，沿產業鏈進行相關多元化發展的全球領先的國際工程承包與服務商。參照數據治理方法論和治理水平提升路徑，基于CMEC現實條件未來要實現高水平的數據治理，必須分步推進，可以先圍繞核心業務、核心數據建立數據治理機制和平臺，隨著管理水平的提升，不斷擴展數據治理對象范圍，同時豐富與深化數據治理機制及其支撐平臺。

CMEC的核心業務都是以項目為主線的過程化管理，其絕大部分的共享數據需求和統計指標都是圍繞項目過程關鍵數據來處理的。因此CMEC的數據治理是以項目為主線的一系列核心數據。

通過梳理了CMEC最核心業務及其核心數據。包括人力資源管理、財務管理、工程成套、貿易與服務、投融資業務和物資管理。在6大業務中又涉及主數據、交易數據和業務指標三個層次的核心數據。基于這些核心業務和核心數據從5個管控領域建立數據管控機制，并把相應的標準、機制固化到數據治理支持平臺。

隨著CMEC業務管理水平的提升，上述數據范圍也會隨之擴展，數據顆粒度也會越來越精細，數據治理支持平臺的能力也會逐步擴充。CMEC未來要在全面預算管理、項目過程管理和物資管理等方面提高管理精細度，數據治理的重點就會在相關業務的交易數據層面，只有在交易數據層面做到無縫銜接、融合共享消費，才能真正實現全面預算管理、項目過程管理和物資管理三方面業務高效協同。