企業整體智治的路徑思考與研究實踐

摘 要：數字經濟時代，傳統企業面臨新機遇、新挑戰，以業務數據化、數據業務化的思路，迭代推進企業治理體系和治理能力升級，在企業內部加快形成“懂數、管數、用數”的理念，濃厚數字文化；打破層級、貫通流程、重塑制度推進治理體系現代化；運用數據資源，基于低代碼平臺，搭建多跨協同、實用好用的數據產品，全面提升企業整治智治水平。

關鍵詞：整體智治；治理體系；數據治理；數據產品

一、研究背景

數字經濟時代，數字治理具有實時、精準、高效、溯源、預測的強大優勢，是提升治理能力和水平的重要手段。在此背景下，各地區都把數字化轉型提升到戰略高度，加快推進數字化改革。浙江錨定“數字浙江”目標，數字化轉型從“最多跑一次”改革到整體智治縱深推進，這是時代發展的趨勢。本文結合煙草企業實際，探討和思考如何有效推進企業整體智治。

二、解決問題

在整體整治中，“整體”代表全局，強調一體聯動、多跨協同，要讓部分的統籌協調和整體功能得到最大發揮?！爸恰笔切畔⒒⒓夹g化、數字化的產物，代表智能智慧，強調數字賦能、數驅智控；“治”代表治理，強調對客觀事物的普遍優化，對運動效能的辯證轉換，要求資源配置、工作質效、服務質量等得到優化提升。當前階段，推進整體整治主要解決的問題如下：一是解決職責交叉、條塊分割、各自為政等治理“碎片化”現象；二是通過廣泛運用數字技術推動治理主體之間的有效協調，將系統內在和外在的全部資源進行有效有序整合，實現體系重塑、功能優化。

三、建設目標

推進企業整體智治，需要突破傳統業務條線垂直運作、單部門內循環的模式，以“整體協同、應用集成、運行高效、即時響應、服務融合”為目標，以客戶、員工為中心，以跨層級、跨部門、跨業務、跨系統的業務協同為主線，以暢通管理資源要素、實現數據交換共享為核心，以數據產品創新、場景應用實踐為抓手，構建起以“需求導向、縱橫貫通、智慧應用”為特征的整體治理體系，形成“數據決策、數據服務、數據創新”現代化治理模式，實現決策科學化、治理精準化、服務高效化。

四、推進路徑

推進企業整體智治，實現現代化治理，需要做到三個升級、一個創新，即升級治理理念、升級治理體系、升級治理工具和創新數據產品（圖1）。

1.轉變思維，升級治理理念

推進企業整體智治，需要在“精準到位、簡明務實、互聯互通、共享共贏”精實理念的基礎上，更加突出核心技術自主可控、治理主體多元多向、資源要素貫通共享、治理方式協同共治。

堅持核心技術自主可控。始終堅持企業數字化轉型以我為主、由我掌控、歸我所用，立足自主的內部平臺，依靠自身力量，持續增強對系統平臺的掌控力、對數據使用權，確保全域數據資源全程掌控。

堅持治理主體多元多向。無論是企業內部員工還是外部客戶、供應鏈上下游、社會政務部門等，都要參與到企業治理活動中。因此，要樹立多向思維，讓多元治理主體由傳統的“自上而下”管理轉變為“自上而下、自下而上、從左到右、從右到左”相互交叉、雙向互動、多向互動等形式上來，多樣化開展企業治理、基層治理、員工自治。

堅持資源要素貫通共享。數字化轉型中，企業治理“界域”更為廣泛，涉及不同行政區域的地理邊界，線上線下的虛擬界域，企業與市場、社會的邊界，縱向層級間以及橫向部門間的邊界。因此，要樹立跨界思維，跨越區域、層級、條塊、部門等界別限制，讓管理資源要素從“部門內循環”轉移到“企業內外雙循環”上來，進一步融合、開放、共享。

堅持治理方式協同共治。企業治理要由過去以部門為核心的辦事方式轉變為以業務為核心的辦事方式，使“條線化”轉變為“一體化”，從局部延伸至整體，進而解決職責交叉、條塊分割、各自為政等管理“碎片化”問題。因此，要樹立整體協同思維，通過省市縣一體、部門間協作，讓管理和服務供給從分散走向協同，從條塊走向一體。

2.優化重塑，升級治理體系

推進企業整治智治，要在數字生態體系構建的目標指引下，綜合考量組織形態、機構職能、業務流程調整等變革，逐步建立起適配整體整治的扁平化、高效化、靈活化的組織、制度、流程體系。

在結構層級上，不僅要組織結構扁平化，更需要信息扁平化、決策扁平化。隨著信息化的推進，企業組織架構已從金字塔式的科層結構向扁平化結構演變，也在向網絡狀的組織結構延伸，這為打破部門界限、突破組織功能分割做好了準備，也為管理資源要素暢通共享、突破壁壘奠定了基礎。但只有結構扁平平化不能滿足整體智治的需要，還需要信息扁平化、決策扁平化，以此增強組織對環境變化的感應能力和快速反應能力。

在業務流程上，不僅要縱向一體化、橫向一體化，更要跨區域、跨層級、跨部門協同，做到整體性、強關聯、深融合。要以事項為中心，從為客戶、員工辦理“一件事”的角度出發，確定“一件事”的業務流程和協同對應關系，明晰主要部門、協同部門所負責的具體事項，再確定各事項的流程和環節，確定跨部門的協同關系。在此基礎上進行優化、提升、精簡，完成對核心業務的梳理和流程再造。

在制度標準上，不僅要有業務標準，更要有數據標準，打通數據壁壘，加強數據共享。數據標準是數據共享和使用的基石，在整體智治中，所有數據都應遵循一個統一的標準體系，讓數據的交互、整合、使用更加暢通無阻。因此，要遵循統一規范原則，通過對關鍵系統、關鍵數據資源的梳理，形成企業數據資產目錄，從業務、技術和管理三方面屬性重新定義數據分類、標準名稱、業務定義、取值范圍、數據類型、數據長度等，逐步建立數據標準體系。針對已有系統中不滿足數據標準的情況，應適時開展系統改造，在系統層面落地數據標準，保證已有系統增量數據的規范性；對于存量數據，可根據需要進行專項整改。

3.迭代優化，升級治理工具

企業整體智治做出科學判斷、即時響應和正確決策，要基于充分的信息描述、敏銳的事實洞察、未來的趨勢預判，這需要對規模性、快速性、高價性以及多樣性的數據資源進行實時感知、分類聚集、綜合分析，前提就是優化治理支撐，不斷迭代升級數據采集、歸集、共享、開放的數據治理工具。

強化數據多維采集。做大做強“數據池”，一方面，聯通內部，匯聚行業數據。擴充采集工具，建立以平臺功能為主、移動應用為輔的數據采集方式，縱向貫通全產業鏈數據，橫向匯聚各業務領域數據。另一方面，聯通外部，引入政企數據。按照為我所用的原則，聯通政府、通信運營商等行業外單位數據，讓區域人口、商圈信息、人流數據、通信行為、物流信息等外部數據通過平臺互聯和數據共享，實現數據采集范圍從生態圈內部向外部延伸。

強化數據質量管理。全面厘清企業內部數據質量管理職責、考核辦法，分部門、分崗位壓實數據質量崗位責任，抓實數據上行源頭，提高數據質量。編制數據質量管理案例集。業務部門負責制定自建應用數據質量業務規則庫和數據質量問題清單，抓好本條線數據規范采集與維護，落實數據質量的監測、檢查和考核，抓好數據質量的評估與改進。技術部門負責抓好技術的可行性評估和數據字典管理，負責數據采集、清洗、存儲、加工、傳輸、應用各環節的技術實施及質量管控，牽頭做好全局性的數據質量檢查、考核。

強化數據高效供給。按照“分級管理，標準統一，安全可控”的原則，健全“標準共享+按需開放”的數據供給機制。制定平臺數據權限管理規定，構建按崗位賦權的標準化數據權限目錄，加強跨崗位、跨平臺、跨地區的數據供給，用活用好鎖在各領域、各條線“抽屜里的數據”，使平臺數據在深度應用中聚合增值。

強化數據安全保障。持續筑牢數據安全管理防線。開展數據安全常態化教育活動，提升全員安防意識，強化風險識別、風險分析和風險規避，通過敏感數據發現、數據脫敏、數據加密等技術，有效加強數據資產的安全管理。建立數據資產安全管控機制，加強數據在采集、加工、存儲、共享、應用等各個環節的監控，防止越權訪問和人為外泄。建立完善數據對外交互規則，嚴禁數據資產跨企流動，防范企業資產流失。

4.聚焦核心，創新數據產品

堅持用戶思維、需求導向，聚焦“為發展破難題、為基層優服務、為管理提質效、與客戶共成長”，按照“小切口、大場景、快應用”的要求，進一步梳理核心業務，構建應用場景，加快形成需求精準響應、數據賦能驅動、潛能有效激發、價值充分實現的整體智治新圖景，讓核心業務多跨協同更高效，企業治理科學智慧更現代。

堅持系統化方法，建立三張清單，全面鋪路數據應用場景創新。一是建立數據共享清單。借鑒政府推進整體智治的方法，按照“V”字模型“分解—集成—再分解—再集成”的螺旋式演進技術路線，將業務事項梳理后拆解到最小數據顆粒，形成共享數據清單。二是建立產品需求清單。以“源”促“策”，瞄準前沿，暢想面向未來、智慧互聯、生態共建的遠景設想，立足解決數字化轉型、現代化治理、高質量發展中的實際問題，全員全面常態化開展數據應用場景需求征集。匯聚形成系統全面、分步實施、持續迭代的數字需求清單。三是建立課題轉化清單。以數字需求清單為出發點，部門集中討論、條線論證審核，將需求轉化為課題清單，供各單位（部門）選擇，避免一哄而上、簡單機械、盲目無序。

堅持項目化推進，以“領題+指定”方式，全面打造好用實用數據產品。圍繞課題轉化清單，形成“揭榜掛帥”建設機制，由各責任部門或課題小組從方便企業、基層、客戶辦事的角度出發，從提高管理效率、增強治理能力的角度出發，基于低代碼開發平臺，加強數據產品建設，努力形成范例、范式、范本，以點帶面，破題攻關。比如：圍繞動態感知，創新數據可視化產品，可以打造更多面向服務、決策、管理，顆粒度更細的看板模型；圍繞移動應用，基于各條線業務需求，自主開發更多在線的數據移動產品，打造更多審核便捷、全程在線的網上辦、掌上辦功能應用。

堅持集成化躍升，以高效辦理一件事為突破，多跨協同推進企業整體智治。以系統性、關聯性的理念，讓管理和服務從分散走向協同，逐級進行業務事項集成、業務模塊集成和業務系統集成，實現從“解構”到“重構”、從“觸角”到“大腦”的整體性變革，最后形成全局“一屏掌控”、政令“一鍵智達”、執行“一貫到底”、服務“一網通辦”、監督“一覽無余”的數字化協同工作場景。

堅持專業化分工，以低代碼研發能力建設為核心，提升企業員工數字化研發能力。低代碼是基于數字技術工具，通過圖形化地拖拉拽，參數化地配置，使用少量代碼或者不用代碼，推進數字化轉型中的場景應用創新，進而推動數智工具的自建、自用和自享。積極引入宜搭、流程引擎、Quick BI低代碼平臺，培養一支懂業務、能研發、善創新的數智眾創隊伍。一方面，內外聯動強化教育培訓。積極引入“外腦”，講授較高技術含量的中高級培訓課程，如dataphin技術進階、Mysql查詢語句等。引入一批低代碼研發的網絡課程，幫助全員開展線上自學。強化內部培訓，依托自身力量，促進低代碼研發能力提升。另一方面，組織開展能力素質認證。企業結合團隊發展狀況，逐步形成低代碼研發能力的內部認證體系，分批次開展員工低代碼研發能力認證。

五、結語

整體智治相比較于傳統的企業管理，有參與主體全、參與環節全、要素保障全、涉及層級多、涉及領域多“三全兩多”的特點，因此需要企業加速升級治理理念、治理體系、治理工具，做好數據產品創新、數據人才培養等，通過數字賦能，激活各領域各方面的優勢和潛力，在全面貫通、高效協同中發揮整體的最大效應，實現企業整體性系統性變革。

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