50%企业数据治理失败,9大要素才是成功关键.docx

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1、影响企业数据治理建设成效的因素很多，主要有9个要素，如图1所示。数据人才技术工具数据战略组织机制数据文化管理流程管理制度图1企业数据治理的9个要素01数据战略很多企业都说自己重视数据，但是能规划出明确的目标、范围、实施路径并具 备可执行数据战略的企业却很少。企业的数据战略应当与业务战略保持一致， 指明数据治理的方向。02组织机制传统的企业管理思路是“火车跑得快，全靠车头带”，这是在工业时代最优的管理 信条。而在数字时代，我们需要的是“动力分散在各节车厢的高铁，每节“车厢” 都有驱动力。企业需要进行组织机制转型，追求精简和灵活，明确各部门在企 业数据治理中的角色、定位、职责和分工，以满足数字时代

2、企业数据治理组织 建设的要求。03数据文化数据文化是企业所有人员对数据价值的一致认同，具体表现为：用数据说话, 用数据管理，用数据决策，用数据创新。04管理流程数据治理的目标是提升数据质量，让数据源于业务，回馈业务。与传统的数据管理不同的是，数据治理作为一项驱动企业创新的工作，应当与 企业的业务流程进行深度融合，通过优化业务流程，实现业务效率提升，创造 数据价值。应当将数据治理作为一项能为企业创造价值的重要业务，而不只是 一项支撑性的工作。05管理制度很多数据治理不理想的企业有一个共同特点：要么没有建立起数据治理相应的 管理流程和制度，要么制度流于形式，没有得到很好的贯彻执行。这些企业管 理层

3、面缺乏制度体系的建设，执行层面没有标准可依，很容易出现违规情况。06数据数据是企业数字化转型的基础要素，但往往并不能在企业数字化转型中发挥出 应有的价值。许多企业拥有大量数据，但其中大局部数据缺乏统一的数据标 准，信息孤岛问题严重，碎片化的数据在信息系统的数据库中“沉睡”，为数据治 理带来困难。07人才 人才是推进企业数字化转型的核心动力，而当前市场上的高端数据治理人才非 常匮乏，导致企业数据治理所需要的业务专家、技术专家长期缺位，企业招不 到合适的人才。此外，很多企业还有招聘框架和人才竞争机制限制，进一步减 少了其引入高端数据治理人才的机会。08技术传统数据治理更多是“头痛医头，脚痛医脚”的

4、局部治理。数据治理只在某些工程 或部门中进行，缺乏对数据标准的整体规划，不能全面展开，无法为企业带来 更多的价值。要让数据治理发挥价值，必须战略性地使用数据治理技术，将数据治理贯穿于 数据的“采、存、管、用”整个生命周期中。涉及的数据治理技术主要包括数据建 模、数据标准、数据质量、数据平安、数据集成、数据处理、数据使用等。企业的数据治理应做好全面规划，结合企业实际业务需求选择合适的技术路 线，有条不紊地推进。09工具数据治理包含元数据管理系统、数据标准化管理系统、数据清洗与加工工具、 数据质量管理系统、数据平安管理系统、数据集成与共享系统等。“器以载道”，企业应根据自身业务需求，基于企业现状和数据战略目标选择合适 的数据治理工具，才能到达事半功倍的效果。