企业数字化转型升级过程中数据治理分析

李鹏 李清水

山东临沂烟草有限公司

引言

实现数字化转型升级，可以使企业在新时期具备更强的市场竞争力。唯有保证数据治理的相关工作得到优化处置，才可以使企业数字化转型升级变得更加顺利。因此，制定符合企业数字化转型升级需要的数据治理工作改良策略，是很多企业发展战略制定人员重点关注的问题。

一、企业数字化转型升级过程中数据治理存在的问题

（一）数据安全与数据审计质量较差

部分企业虽然结合数字化转型升级的相关需要，制定了数据治理体系的改革策略，但对于数据安全和数据审计管理措施的调整存在不足，缺乏对数据保护和隐私保护相关经验的总结，导致数据价值的认可度很难得到提升，无法为数据治理相关工作的改良提供帮助。部分企业在实施数据共享管理过程中，对于数据治理相关角色和层级的调查研究存在不足，缺乏对数据使用合规性及其影响因素的考察，导致数据安全和数据审计工作很难与组织链条的特征相适应，无法满足数据治理工作的改革需要。一些企业对于大数据和云计算等先进技术的普及情况缺乏有效关注，并未根据新型技术迭代创新的相关情况，制定数据安全和数据审计工作的创新方案，导致数据共享风险的控制效果不够理想，难以在完善数据安全治理体系的同时，提高数据治理综合质量。部分企业对于数据安全管理相关制度和标准的重视程度较低，缺乏对数据加密和溯源管理手段的创新，导致数据安全审计及预警措施无法得到改进，也使得数据生命周期管理的优势难以得到显现。一些数据安全和数据审计工作在探索改良过程中，对于数据安全管理条件的总结不够全面，数据挖掘及分析效果较差，无法为企业优化数据治理提供支持。

（二）数据共享管理体系尚不完善

目前，一些企业在制定数据治理工作的改革方案过程中，对于数据的清洗和分析情况缺乏足够重视，数据仓库的构建效果较差，无法在数据集成平台的帮助之下，切实提高数据共享能力，最终导致数据共享管理体系的建设无法具备理想的基础条件，难以满足企业数字化转型升级需要。一些企业对于数据源头控制的重要性认知存在不足，缺乏对主数据封装管理情况的重视，导致数据共享管理技术难以得到改进，无法在提高软件系统应用便捷性的情况下，为数据共享管理体系的改良提供支持。一些企业对于数据清洗规则的关注度较低，缺乏对非空检验情况的重视，未能对数据格式进行合理调节，无法满足数据共享管理体系的建设需要。部分企业对于数据空缺值清洗情况关注程度较低，缺乏对人工检测及分类手段的创新，难以在提高信息准确性和一致性的基础上，满足数据共享管理体系的创新需要。部分企业虽然进行了数据治理相关工作的改革探索，但对于影响数据完整性和准确性的因素总结不够全面，并未结合互联网平台的运行特征，制定数据存储技术的改革策略，难以为数据共享管理体系的全面优化提供精准支持。一些企业在建设数据集成平台的过程中，对于数据分析和数据服务的优势缺乏足够重视，未能对数据共享管理体系进行灵活的调整，难以在企业数字化转型升级的过程中，更好地满足数据治理工作的优化需要。

（三）数据标准体系不够健全

目前，一些企业在探索数据治理工作的改革路径过程中，对于数据标准体系的重要性认知存在不足，缺乏对内外部数据的有效区分，未能对结构性数据和非结构性数据的占比进行合理调节，导致行业代码和币种等信息的统计和使用质量较差，无法在主体业务过程的特征得到明确的情况下，促进数据标准体系的改良。部分企业虽然具备改良数据标准体系的愿望，但对于资产重复使用的相关情况缺乏有效关注，未能对资产的跨流程和跨系统使用方案进行创新，导致供应商以及客户等主数据标准体系的构建质量无法得到提升，难以满足企业数字化转型升级过程中数据治理工作的改革需要。部分企业在构建数据标准体系的过程中，对于建模分析手段的关注度较低，缺乏对数据源唯一性特征的关注，导致数据源的约束措施很难得到改进，无法在数据加工和流程得到完善的同时，实现对数据标准体系的创新优化。部分企业在处理数据治理工作的过程中，对于系统调研的相关结论使用不够充分，缺乏对物料编码和名称的关注，未能以标准化形式处理数据约束工作，不利于数据标准体系的改良。部分企业在处理物料编码工作的过程中，对于数据系统的同步更正需求缺乏足够重视，未能对非结构性数据进行合理处置，无法根据数据信息的特征处理内容提取工作，难以在同源性数据的有效应用基础上，促进数据标准体系的改良。

（四）数据分类清理效果较差

部分企业的数据治理工作在实施过程中，对于数字化转型升级的相关需求考察不够充分，缺乏对数据体系架构的研究，未能对数据治理的长期性特征进行总结，导致数据治理相关战略目标无法得到精准落实，难以在战略目标得到细化设计的基础上，为数据分类清理工作的实施提供支持。一些企业虽然进行了数据分类清理的探索，但对于数据治理各阶段任务的重视程度较低，缺乏对数据治理相关目标考核及衡量方式的关注，导致数据分类清理效果很难得到优化，无法在数据治理目标得到科学调节的基础上，为数据分类清理工作的改良提供必要支持。部分企业在制定数据治理目标过程中，对于未来发展潜力的预测存在不足，缺乏对各阶段时间节点信息的重视，导致项目进度的可控性较差，无法提高数据分类清理效果。部分数据治理工具在选择过程中，对于项目进度管理软件的应用不够充分，缺乏对现代项目管理技术的充分应用，导致数据治理相关工作的运行难以具备有利的基础条件，无法在系统存量得到厘清的基础上，提高数据分类清理效果。

（五）数据治理相关顶层设计方案缺乏合理性

目前，一些企业在实施数字化转型的过程中，虽然进行了数据治理工作的改革探索，但对于各类顶层设计方案的调整存在不足，并未将数据因素作为生产要素对待，导致企业战略资产管理效果很难得到优化，无法在提高系统承载力的同时，提高企业的业务决策水平，无法满足企业数据治理工作的发展需要。部分企业虽然具备提高数据治理顶层设计方案合理的愿望，但对于数据治理相关内容的构成情况考察不够详细，缺乏对全组织和全流程要素的整合应用，导致企业组织管理方案难以得到改良，无法提高数据治理相关顶层设计方案的设计质量。一些企业对于数据治理制度创新的重要性认知存在不足，缺乏对数据资产管理体系的规范构建，导致数据的引导和监督质量无法得到提升，难以在数据质量安全保障措施得到完善的同时，凸显出顶层设计方案的应用优势。部分企业在探索数据治理工作优化路径的过程中，对于数据体系架构的考察存在不足，虽然进行了顶层设计方案的改良探索，但对于数据资产管理目标未能实施有效调节，难以在明确数据管理主体职责的基础上，为数据考核机制的建设和保障措施的完善提供相应支持。一些数据治理顶层设计方案的构建对于企业各层级机构的权责体系缺乏足够重视，未能结合数据治理相关战略目标，制定争议性因素的裁定管理方案，导致数据治理保障措施很难得到优化，也使得企业执行层人员无法具备参与数据治理的更强积极性。一些数据治理顶层设计方案的构建对于数据处理日常工作的调节存在不足，缺乏对数据管理整体信息系统架构的调整创新，导致数据安全体系的构建无法具备有利的实施条件，难以凭借顶层设计的优势促进企业数据治理工作的改良。

二、企业数字化转型升级过程中数据治理优化策略

（一）提高数据安全与数据审计质量

要严格按照企业数字化转型升级的相关需要，制定数据治理工作的改良策略。结合网络安全管理和数据保护管理的相关经验，制定数据隐私管理工作的具体方案，使数据价值获得更高水平的认可。企业需要根据数字化转型的特征，制定数据共享管理方案，严格按照数据治理体系的改革需要，对数据角色和数据层级进行设定，使数据安全和数据审计工作的开展可以具备更加有利的基础条件。在企业数字化转型的过程中，需要对数据管理制度进行探索改良，完善数据管理工具支撑体系，使数据安全和数据审计工作可以与企业的组织链条特征相符合。要结合大数据和云计算等重要技术的普及情况，制定与技术迭代相符合的数据管理策略，优化数据资源共享管理措施，使数据安全治理过程可以得到相应的改良，并保证在避免数据内泄的情况下，切实提高数据安全和数据审计质量。在企业实施数据治理工作的过程中，要对数据加密和溯源等基础性工作进行调整，完善数据安全审计和预警机制，提升数据生命周期管理能力，使数据安全管理条件可以得到进一步优化，以此促进企业数据治理工作的改良。

（二）加快完善数据共享管理体系

企业需要在数字化转型过程中，结合数据治理体系建设的实际需要，制定数据共享管理方案，尤其要对数据的清洗和分析手段进行相应的调节，在完善数据仓库的基础上，实现对数据集成平台的完整构建，以便能够在有效控制数据源头的基础上，实现对主数据封装管理方案的灵活调整，在数据清洗规则得到完善的同时，实现对数据格式检验方案的调整，更好地满足数据共享管理体系的改革需要。企业需要对数据的空缺以及重复问题进行精准应对，规避数据遗漏问题，使用聚类和分类相结合的方式，制定数据关联规则，为数据共享管理体系的改良提供帮助。企业需要在构建治理体系的过程中，需要对数据服务方案进行相应的创新，提高数据信息的完整性与精准性，在完善数据信息评估策略的同时，为数据共享管理体系的优化构建提供帮助。企业需要结合数字化转型升级的相关需求，制定数据存储技术的改良方案，尤其要对分布式数据库进行有效构建，在数据集成平台得到规范化搭建的情况下，实现对数据治理核心目标的调整创新，使数据分析和数据服务质量可以借此得到提升。

（三）提高数据标准体系健全程度

企业需要严格按照数字化转型的背景条件，根据数据治理相关工作的处置需求，制定数据标准体系的构建方案，使内外部数据可以得到更加合理的区分，并保证在结构性数据和非结构性数据的占比得到合理设置的情况下，为数据标准体系的改良提供相应支持。要加强对行业代码和币种等关键性信息的重视，保证主数据与业务过程相符合，尤其要对资产重复使用的情况进行总结，为数据标准体系的进一步健全创造有利条件。企业需要对主数据的构成因素进行总结，使用建模分析的方式开展主数据研究工作，保证数据模型具备更高的统一性，使数据源可以具备不可再生属性，为数据标准体系的改良提供支持。企业要结合数据治理的相关需要，对数据源的约束手段加以调节，完善数据源架构，尤其要保证在质量部门的支持之下，完善数据标准体系，使数据标准体系的构建可以拥有更加理想的条件。企业需要对物料编码和名称等信息进行总结，提高材料信息表述标准化程度。企业需要对数据源的构成情况进行考察，如果出现编码重复问题，则需要对非结构性文件进行创新使用，以便能够在同源性数据的合理应用之下，促进数据标准体系的进一步健全。

（四）提高数据分类清理效果

要结合企业数字化转型的背景条件，制定数据分类清理的具体措施，尤其要对数据治理的长期性特征加以研究，使数据治理相关战略目标可以得到优化设计，并使数据分类清理管理进度能够控制在合理区间。企业需要在实施数据分类清理工作的过程中，将战略目标转化为具体目标，确保数据治理相关工作各阶段任务的合理划分，使数据分类清理措施可以得到优化处置。企业在实施数据分类清理的过程中，还需要对企业的业务和数据进行分析研究，加强对数据分类清理潜力的预测，使项目进度的可控性可以得到提升，为数据治理相关工作的优化推进提供支持。企业在处理数据分类清理工作的过程中，还必须对项目进度管理的相关软件进行创新应用，根据技术迭代情况，制定数据分类清理手段的创新策略，以此优化数据治理工作。企业还需要对主数据分类方法进行创新，保证系统存量得到厘清，以此满足数据分类清理工作的创新需要。

（五）提高数据治理顶层设计方案的构建合理性

企业需要结合数字化转型升级的背景条件，制定数据治理相关工作的改良策略，尤其要对数据标准化体系的建设方案进行改良，使数据可以被作为生产要素加以对待，优化企业战略资产管理机制，为数据治理工作的优化提供支持。在改良数据治理顶层设计方案的过程中，要结合IT系统的承载力特征，制定优化企业业务决策的具体方案，积极调整数据治理主体内容，使数据治理工作可以实现全流程要素的参与，并在优化组织管理体系的同时，保证数据治理工作的顺利实施。企业在开展数据治理顶层设计工作的过程中，还需要对数据资产管理体系进行相应的创新，确保数据分析结果拥有足够的实用性，使数据资料的价值能够得到更加充分的体现。企业需要根据数据体系架构的特征，构建数据资产管理总体目标，保证数据管理职责和流程得到相应的创新，以便能够在数据治理各层级的权责体系实现规范构建的同时，保证数据治理战略目标的顺利实现。企业需要在制定管理决策和发展战略的过程中，对各类争议性问题的裁定措施进行创新，尤其要保证执行层人员充分参与到数据治理的具体工作当中。企业还需要对数据安全管理等日常性工作方案进行细化设计，提高业务人员的参与度，使数据管理体系可以具备更高的完整性，以便能够在信息系统架构得到优化的同时，切实提高数据服务水平，保证企业可以根据数字化转型升级的需要，制定数据治理工作的分步落实方案，以此提高数据治理水平。

结语

提高数据治理水平，可以使企业的核心竞争力得到大幅度优化。尤其在新时期数字技术高速发展的背景下，企业务必提高数据治理能力，才可以为转型升级战略的顺利实施提供有利的基础条件。因此，对企业数字化转型升级的相关问题进行总结，并制定提高企业数据治理水平的有效策略，对确保企业在新时期的健康稳定发展，具有十分重要的意义。