企業數字化轉型升級過程中數據治理分析

李鵬 李清水

山東臨沂煙草有限公司

引言

實現數字化轉型升級，可以使企業在新時期具備更強的市場競爭力。唯有保證數據治理的相關工作得到優化處置，才可以使企業數字化轉型升級變得更加順利。因此，制定符合企業數字化轉型升級需要的數據治理工作改良策略，是很多企業發展戰略制定人員重點關注的問題。

一、企業數字化轉型升級過程中數據治理存在的問題

（一）數據安全與數據審計質量較差

部分企業雖然結合數字化轉型升級的相關需要，制定了數據治理體系的改革策略，但對于數據安全和數據審計管理措施的調整存在不足，缺乏對數據保護和隱私保護相關經驗的總結，導致數據價值的認可度很難得到提升，無法為數據治理相關工作的改良提供幫助。部分企業在實施數據共享管理過程中，對于數據治理相關角色和層級的調查研究存在不足，缺乏對數據使用合規性及其影響因素的考察，導致數據安全和數據審計工作很難與組織鏈條的特征相適應，無法滿足數據治理工作的改革需要。一些企業對于大數據和云計算等先進技術的普及情況缺乏有效關注，并未根據新型技術迭代創新的相關情況，制定數據安全和數據審計工作的創新方案，導致數據共享風險的控制效果不夠理想，難以在完善數據安全治理體系的同時，提高數據治理綜合質量。部分企業對于數據安全管理相關制度和標準的重視程度較低，缺乏對數據加密和溯源管理手段的創新，導致數據安全審計及預警措施無法得到改進，也使得數據生命周期管理的優勢難以得到顯現。一些數據安全和數據審計工作在探索改良過程中，對于數據安全管理條件的總結不夠全面，數據挖掘及分析效果較差，無法為企業優化數據治理提供支持。

（二）數據共享管理體系尚不完善

目前，一些企業在制定數據治理工作的改革方案過程中，對于數據的清洗和分析情況缺乏足夠重視，數據倉庫的構建效果較差，無法在數據集成平臺的幫助之下，切實提高數據共享能力，最終導致數據共享管理體系的建設無法具備理想的基礎條件，難以滿足企業數字化轉型升級需要。一些企業對于數據源頭控制的重要性認知存在不足，缺乏對主數據封裝管理情況的重視，導致數據共享管理技術難以得到改進，無法在提高軟件系統應用便捷性的情況下，為數據共享管理體系的改良提供支持。一些企業對于數據清洗規則的關注度較低，缺乏對非空檢驗情況的重視，未能對數據格式進行合理調節，無法滿足數據共享管理體系的建設需要。部分企業對于數據空缺值清洗情況關注程度較低，缺乏對人工檢測及分類手段的創新，難以在提高信息準確性和一致性的基礎上，滿足數據共享管理體系的創新需要。部分企業雖然進行了數據治理相關工作的改革探索，但對于影響數據完整性和準確性的因素總結不夠全面，并未結合互聯網平臺的運行特征，制定數據存儲技術的改革策略，難以為數據共享管理體系的全面優化提供精準支持。一些企業在建設數據集成平臺的過程中，對于數據分析和數據服務的優勢缺乏足夠重視，未能對數據共享管理體系進行靈活的調整，難以在企業數字化轉型升級的過程中，更好地滿足數據治理工作的優化需要。

（三）數據標準體系不夠健全

目前，一些企業在探索數據治理工作的改革路徑過程中，對于數據標準體系的重要性認知存在不足，缺乏對內外部數據的有效區分，未能對結構性數據和非結構性數據的占比進行合理調節，導致行業代碼和幣種等信息的統計和使用質量較差，無法在主體業務過程的特征得到明確的情況下，促進數據標準體系的改良。部分企業雖然具備改良數據標準體系的愿望，但對于資產重復使用的相關情況缺乏有效關注，未能對資產的跨流程和跨系統使用方案進行創新，導致供應商以及客戶等主數據標準體系的構建質量無法得到提升，難以滿足企業數字化轉型升級過程中數據治理工作的改革需要。部分企業在構建數據標準體系的過程中，對于建模分析手段的關注度較低，缺乏對數據源唯一性特征的關注，導致數據源的約束措施很難得到改進，無法在數據加工和流程得到完善的同時，實現對數據標準體系的創新優化。部分企業在處理數據治理工作的過程中，對于系統調研的相關結論使用不夠充分，缺乏對物料編碼和名稱的關注，未能以標準化形式處理數據約束工作，不利于數據標準體系的改良。部分企業在處理物料編碼工作的過程中，對于數據系統的同步更正需求缺乏足夠重視，未能對非結構性數據進行合理處置，無法根據數據信息的特征處理內容提取工作，難以在同源性數據的有效應用基礎上，促進數據標準體系的改良。

（四）數據分類清理效果較差

部分企業的數據治理工作在實施過程中，對于數字化轉型升級的相關需求考察不夠充分，缺乏對數據體系架構的研究，未能對數據治理的長期性特征進行總結，導致數據治理相關戰略目標無法得到精準落實，難以在戰略目標得到細化設計的基礎上，為數據分類清理工作的實施提供支持。一些企業雖然進行了數據分類清理的探索，但對于數據治理各階段任務的重視程度較低，缺乏對數據治理相關目標考核及衡量方式的關注，導致數據分類清理效果很難得到優化，無法在數據治理目標得到科學調節的基礎上，為數據分類清理工作的改良提供必要支持。部分企業在制定數據治理目標過程中，對于未來發展潛力的預測存在不足，缺乏對各階段時間節點信息的重視，導致項目進度的可控性較差，無法提高數據分類清理效果。部分數據治理工具在選擇過程中，對于項目進度管理軟件的應用不夠充分，缺乏對現代項目管理技術的充分應用，導致數據治理相關工作的運行難以具備有利的基礎條件，無法在系統存量得到厘清的基礎上，提高數據分類清理效果。

（五）數據治理相關頂層設計方案缺乏合理性

目前，一些企業在實施數字化轉型的過程中，雖然進行了數據治理工作的改革探索，但對于各類頂層設計方案的調整存在不足，并未將數據因素作為生產要素對待，導致企業戰略資產管理效果很難得到優化，無法在提高系統承載力的同時，提高企業的業務決策水平，無法滿足企業數據治理工作的發展需要。部分企業雖然具備提高數據治理頂層設計方案合理的愿望，但對于數據治理相關內容的構成情況考察不夠詳細，缺乏對全組織和全流程要素的整合應用，導致企業組織管理方案難以得到改良，無法提高數據治理相關頂層設計方案的設計質量。一些企業對于數據治理制度創新的重要性認知存在不足，缺乏對數據資產管理體系的規范構建，導致數據的引導和監督質量無法得到提升，難以在數據質量安全保障措施得到完善的同時，凸顯出頂層設計方案的應用優勢。部分企業在探索數據治理工作優化路徑的過程中，對于數據體系架構的考察存在不足，雖然進行了頂層設計方案的改良探索，但對于數據資產管理目標未能實施有效調節，難以在明確數據管理主體職責的基礎上，為數據考核機制的建設和保障措施的完善提供相應支持。一些數據治理頂層設計方案的構建對于企業各層級機構的權責體系缺乏足夠重視，未能結合數據治理相關戰略目標，制定爭議性因素的裁定管理方案，導致數據治理保障措施很難得到優化，也使得企業執行層人員無法具備參與數據治理的更強積極性。一些數據治理頂層設計方案的構建對于數據處理日常工作的調節存在不足，缺乏對數據管理整體信息系統架構的調整創新，導致數據安全體系的構建無法具備有利的實施條件，難以憑借頂層設計的優勢促進企業數據治理工作的改良。

二、企業數字化轉型升級過程中數據治理優化策略

（一）提高數據安全與數據審計質量

要嚴格按照企業數字化轉型升級的相關需要，制定數據治理工作的改良策略。結合網絡安全管理和數據保護管理的相關經驗，制定數據隱私管理工作的具體方案，使數據價值獲得更高水平的認可。企業需要根據數字化轉型的特征，制定數據共享管理方案，嚴格按照數據治理體系的改革需要，對數據角色和數據層級進行設定，使數據安全和數據審計工作的開展可以具備更加有利的基礎條件。在企業數字化轉型的過程中，需要對數據管理制度進行探索改良，完善數據管理工具支撐體系，使數據安全和數據審計工作可以與企業的組織鏈條特征相符合。要結合大數據和云計算等重要技術的普及情況，制定與技術迭代相符合的數據管理策略，優化數據資源共享管理措施，使數據安全治理過程可以得到相應的改良，并保證在避免數據內泄的情況下，切實提高數據安全和數據審計質量。在企業實施數據治理工作的過程中，要對數據加密和溯源等基礎性工作進行調整，完善數據安全審計和預警機制，提升數據生命周期管理能力，使數據安全管理條件可以得到進一步優化，以此促進企業數據治理工作的改良。

（二）加快完善數據共享管理體系

企業需要在數字化轉型過程中，結合數據治理體系建設的實際需要，制定數據共享管理方案，尤其要對數據的清洗和分析手段進行相應的調節，在完善數據倉庫的基礎上，實現對數據集成平臺的完整構建，以便能夠在有效控制數據源頭的基礎上，實現對主數據封裝管理方案的靈活調整，在數據清洗規則得到完善的同時，實現對數據格式檢驗方案的調整，更好地滿足數據共享管理體系的改革需要。企業需要對數據的空缺以及重復問題進行精準應對，規避數據遺漏問題，使用聚類和分類相結合的方式，制定數據關聯規則，為數據共享管理體系的改良提供幫助。企業需要在構建治理體系的過程中，需要對數據服務方案進行相應的創新，提高數據信息的完整性與精準性，在完善數據信息評估策略的同時，為數據共享管理體系的優化構建提供幫助。企業需要結合數字化轉型升級的相關需求，制定數據存儲技術的改良方案，尤其要對分布式數據庫進行有效構建，在數據集成平臺得到規范化搭建的情況下，實現對數據治理核心目標的調整創新，使數據分析和數據服務質量可以借此得到提升。

（三）提高數據標準體系健全程度

企業需要嚴格按照數字化轉型的背景條件，根據數據治理相關工作的處置需求，制定數據標準體系的構建方案，使內外部數據可以得到更加合理的區分，并保證在結構性數據和非結構性數據的占比得到合理設置的情況下，為數據標準體系的改良提供相應支持。要加強對行業代碼和幣種等關鍵性信息的重視，保證主數據與業務過程相符合，尤其要對資產重復使用的情況進行總結，為數據標準體系的進一步健全創造有利條件。企業需要對主數據的構成因素進行總結，使用建模分析的方式開展主數據研究工作，保證數據模型具備更高的統一性，使數據源可以具備不可再生屬性，為數據標準體系的改良提供支持。企業要結合數據治理的相關需要，對數據源的約束手段加以調節，完善數據源架構，尤其要保證在質量部門的支持之下，完善數據標準體系，使數據標準體系的構建可以擁有更加理想的條件。企業需要對物料編碼和名稱等信息進行總結，提高材料信息表述標準化程度。企業需要對數據源的構成情況進行考察，如果出現編碼重復問題，則需要對非結構性文件進行創新使用，以便能夠在同源性數據的合理應用之下，促進數據標準體系的進一步健全。

（四）提高數據分類清理效果

要結合企業數字化轉型的背景條件，制定數據分類清理的具體措施，尤其要對數據治理的長期性特征加以研究，使數據治理相關戰略目標可以得到優化設計，并使數據分類清理管理進度能夠控制在合理區間。企業需要在實施數據分類清理工作的過程中，將戰略目標轉化為具體目標，確保數據治理相關工作各階段任務的合理劃分，使數據分類清理措施可以得到優化處置。企業在實施數據分類清理的過程中，還需要對企業的業務和數據進行分析研究，加強對數據分類清理潛力的預測，使項目進度的可控性可以得到提升，為數據治理相關工作的優化推進提供支持。企業在處理數據分類清理工作的過程中，還必須對項目進度管理的相關軟件進行創新應用，根據技術迭代情況，制定數據分類清理手段的創新策略，以此優化數據治理工作。企業還需要對主數據分類方法進行創新，保證系統存量得到厘清，以此滿足數據分類清理工作的創新需要。

（五）提高數據治理頂層設計方案的構建合理性

企業需要結合數字化轉型升級的背景條件，制定數據治理相關工作的改良策略，尤其要對數據標準化體系的建設方案進行改良，使數據可以被作為生產要素加以對待，優化企業戰略資產管理機制，為數據治理工作的優化提供支持。在改良數據治理頂層設計方案的過程中，要結合IT系統的承載力特征，制定優化企業業務決策的具體方案，積極調整數據治理主體內容，使數據治理工作可以實現全流程要素的參與，并在優化組織管理體系的同時，保證數據治理工作的順利實施。企業在開展數據治理頂層設計工作的過程中，還需要對數據資產管理體系進行相應的創新，確保數據分析結果擁有足夠的實用性，使數據資料的價值能夠得到更加充分的體現。企業需要根據數據體系架構的特征，構建數據資產管理總體目標，保證數據管理職責和流程得到相應的創新，以便能夠在數據治理各層級的權責體系實現規范構建的同時，保證數據治理戰略目標的順利實現。企業需要在制定管理決策和發展戰略的過程中，對各類爭議性問題的裁定措施進行創新，尤其要保證執行層人員充分參與到數據治理的具體工作當中。企業還需要對數據安全管理等日常性工作方案進行細化設計，提高業務人員的參與度，使數據管理體系可以具備更高的完整性，以便能夠在信息系統架構得到優化的同時，切實提高數據服務水平，保證企業可以根據數字化轉型升級的需要，制定數據治理工作的分步落實方案，以此提高數據治理水平。

結語

提高數據治理水平，可以使企業的核心競爭力得到大幅度優化。尤其在新時期數字技術高速發展的背景下，企業務必提高數據治理能力，才可以為轉型升級戰略的順利實施提供有利的基礎條件。因此，對企業數字化轉型升級的相關問題進行總結，并制定提高企業數據治理水平的有效策略，對確保企業在新時期的健康穩定發展，具有十分重要的意義。