数智转型，治理先行：唤醒沉睡的数据价值

在互联网、物联网、人工智能等技术飞速发展的今天，企业每天产生的数据量正以前所未有的速度爆炸式增长。

这种增长给企业带来了发展机遇，也带来了实实在在的困扰：数据量越大，管理难度越高。

如果缺乏有效的管理，数据会像野草一样无序蔓延，在端到端的流转、质量和安全上出现问题，最终导致企业数据无法有效发挥价值，支撑业务实现数字化转型。具体表现为：

• 数据不好用：无法有效流通与共享，导致决策缺乏全局视野；

• 数据不准确：数据大量重复、缺失、错误，无法满足业务使用需要；

• 数据不安全：数据泄露、非法访问、滥用等，造成严重损失......

拥有数据，不等于拥有数据价值。

企业真正需要的，不是堆积如山的数据本身，而是如何把这些原始数据变成有用的资产，最终转化为实际的业务价值和经济收益。

为了实现数据价值的转化，我们需要对企业现有的数据进行治理，明确业务需要什么数据，数据“能干什么”。

数据治理作为企业数智化转型的基础，是解决数据垃圾，打通数据连接，实现数据安全可控的唯一方法。

很多人觉得数据治理就是写报表、建数据仓，只要定好指令，系统就能自动化实现。

其实不然，真正的数据治理是一个系统工程。

数据治理（Data Governance）是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（摘自DAMA数据管理知识体系）。

简单来说，数据治理是指组织或企业如何管理、维护、保护和优化其数据资产的过程，核心目的是让数据能够被准确地采集、存储、管理、共享和使用，以便持续提升数据资产质量水平，从而支持组织的决策和业务管控需求，发挥数据资产的数据价值（在企业经营、运营过程中的经济和社会效益）。

然而，混乱的数据不会凭空产生，它映射出的是组织的分裂、责任的模糊和协作的低效。比如：

• 销售收入和财务对不上是因为数据来源不一致/业务计算规则不同（跨部门决策机制缺失）；

• 客户名称的混乱是因为业务人员未按要求录入，缺乏录入标准（标准未统一）；

• 帐实不一致是因为业务管控要求未落实在数据录入要求（质量问题）；

• 重复编码是因为缺乏编码规则（规则设计问题）；

• ......

数据治理，治的不是“数据本身”，而是要解决由于产生、使用和管理数据背后的人、事、流程、标准、系统等缺失，导致使用数据过程中，出现了标准不统一、职责不清晰、流程不闭环、系统不协同等问题。

这就如同冰山理论一样，你要治理的永远是你看不到的那部分。

要让数据真正创造价值，企业必须先回答三个关键问题：战略怎么规划（为什么做）？组织怎么设计（谁来做）？流程怎么建设（怎么做）？

首先，没有清晰的目标、路线图和时间表，数据治理工作就会缺乏方向，各部门各自为政。

战略目标从来不是孤立的存在，而是来源于企业的业务需求。

数据战略目标的制定一定要对齐业务战略，以实现业务目标并产生实际的业务价值为出发点，基于业务战略目标定义出可执行、可实现、 可衡量、能见效的数据治理目标。

企业可以通过高管牵头成立数据治理委员会或由首席数据官（CDO）主导，制定清晰的治理战略和路线图。厘清治什么、在哪治、怎么治，制定可衡量、能见效的路线图。

数据战略示例图

很多企业的数据问题，不是哪套系统没上线，而是“没人管、没人担责”：业务部门说“数据是IT的事”，IT部门说“数据是业务自己填的，我们改不了”，管理层觉得“这是业务和IT执行的事，不用我操心”。

这些问题的本质上不是“技术问题”，这是一开始就没约定好“听谁的、到底以哪个为准”。

组织体系涵盖了组织架构设计、岗位设置、团队建设以及清晰的数据责任划分，它是所有数据职能工作得以开展的基础。其中，有两个关键：

数据治理是“一把手工程”。

如果没有“一把手”的支持，很容易会导致项目资源投入不足，关键时刻无人拍板，导致治理推进困难甚至停滞。

一定要建立跨部门协作机制，打通组织壁垒。

设立企业级数据治理委员会，涵盖业务、IT、合规部门代表，明确各部门的数据职责和权限，保证有人对跨部门数据质量和一致性负责。

组织构建示例图

组织搭建好后，需要用流程制度来规范人和系统在数据产生、流转、使用、质量和安全等全生命周期的行为。

流程制度是在统一数据架构基础上，保障数据治理有效运行、保证数据安全、最终实现数据价值所必须遵循的行为规程，是做好数据管理工作的根本依据。包括：

全流程覆盖：从数据收集、分类存储、访问控制、使用备份到归档销毁，每个环节需标准化。

制度刚性约束：建立元数据管理、数据质量、安全审计等规范。

流程制度是将数据管理从理念转化为行动、从无序走向有序的桥梁，它确保了数据管理行为的规范性和可持续性。

数据管理流程构建示例图

通过数据战略精准对齐业务目标（解决“为什么做”），组织架构合理划分权责、促进协同（解决“谁来做”），流程制度清晰规范行为、保障安全合规（解决“怎么做”），企业能在顶层设计上真正打通数据价值实现的路径。

有了顶层设计是不够的，我们还需要让数据管理活动体系化、流程化、机制化。

从数据架构、数据质量和数据安全三大核心能力入手，将战略、技术、管理和工具熔铸为可复用的数据核心能力。

数据是组织的核心资产，而数据架构是确保这一资产发挥价值的关键支撑。

根据《华为数据之道》的定义，数据架构是一套用于定义数据需求、整合数据资产并使其与业务战略匹配的整体规范，包含数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理四个二级职能域。

需要明确的是，数据架构并非一张简单的架构图。就像业务架构并非单一的业务能力地图，还包括了组织架构设计、业务流程梳理、业务对象模型等等。

传统数据架构主要服务于联机事务处理（OLTP），然而现代企业需求已发生深刻变化：

既包括传统数据架构，也要满足面向决策分析的OLAP横向分层数据架构。

因此，做数据架构规划和设计，一定要注意两方面：应用系统建设需要稳定的事务型架构，数据驱动决策则依赖灵活的分析型架构。

数据架构示例图

数据质量是指数据的适用性，描述数据对业务和管理的满足度。

简单来说，就是能否准确表达实际对象、能否符合既定标准、能否满足使用要求。

没有高质量的数据作支撑，再多的数据也只是“垃圾进，垃圾出”（Garbage in, garbage out）。

一个高质量的数据需要满足6个要求：

• 准确性：数据是否真实反映了业务事实？

• 及时性：数据能否在规定时间内更新，保证决策的时效性？

• 完整性：数据记录是否齐全，有无关键信息缺失？

• 唯一性：是否有重复数据、冗余数据？

• 一致性：多源数据的数据模型是否一致，比如命名方式、数据结构、约束规则等等。

• 有效性：数据记录是否规范且符合逻辑？

数据质量管理示例图

没有优质的数据，就没有正确的决策。

认识到数据质量的重要性只是第一步。要系统性地提升数据质量，组织需要构建起数据质量管理能力域，包括数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析和数据质量提升四个能力项。

数据安全是指通过采用各种技术和管理措施，保证数据的机密性、完整性。

数据安全主要包括数据安全策略、数据安全管理和数据安全审计等三个过程域，从制度、管理和审计三个方面来提升组织数据的安全性。

从数据本身出发，基于采集、传输、存储、处理、交换和销毁等各个阶段，通过关注数据在其生命周期中的每一步如何被保护，提供更细致、更具体的安全措施和实践。

数据安全管理示例图

将海量的数据资源转化为真正有价值的战略资产，即数据资源资产化建设——是企业赢得未来的关键一步。

这个过程，本质上是将数据从成本负担转变为可量化、可运营、可交易的生产要素。

数据孤岛是数据资产化的首要障碍。企业内不同部门或系统间的数据各自为政、互不相通，严重拖累决策效率与质量，增加了运营成本。

要打破孤岛、奠定数据资产化的坚实基础，关键在于主数据管理（MDM）。

主数据是对企业中最核心的业务实体的数据描述，是满足组织跨业务、跨部门、跨系统协同共享需要的基准数据。

它具有权威性、稳定性、全局性、共享性、基准性等特性，被誉为企业业务管理的“黄金数据” 。

主数据管理的目标很简单：让企业的核心数据说“同一种语言”。

主要是通过组织、流程、办法、标准、规则、安全管理等，将核心数据从“分散”变为“统一”。

如果说主数据是户口本上的核心身份信息，那么基础数据就像是支撑家庭日常运转的各种配置信息和基础规则。

它主要指支撑IT系统运行的配置数据（如参数设置）和业务交易所依赖的基础分类信息（如产品分类代码），也具有相对静态的特征。

主/基础数据管理示例

主数据+基础数据共同构成了企业数据资产的底座。

解决了主数据和基础数据的标准化问题，就为更上层的数据应用扫清了障碍。其中，指标体系是将数据转化为业务洞察力的核心工具。

指标体系（Indication System）就是从不同维度梳理业务逻辑，将相关指标系统性地组织起来，形成能够全面统计和分析业务健康状况的整体框架。

借助一套完善的指标体系，管理者能够将复杂的业务逻辑化、可视化，快速判断业务是否健康，精准定位问题根源，甚至发现新的商业机会。

比如，它能用于企业绩效管理（KPI），评估部门和员工表现；能优化市场营销策略，分析广告效果和用户转化；能提升供应链效率，监控库存周转和物流时效......

指标体系示例

 综上所述，企业数据资产内容建设的核心路径就是“定标准，提质量”。

通过夯实主数据和基础数据的标准化根基，并构建科学有效的指标体系，将分散的数据资源真正转化为高质量、高价值的数据资产。

很多企业的数据仓库建起来了，数据量也很大，但往往真正用起来创造价值的却不多。

要么“沉睡”在库房里（存而不用），要么用起来非常费劲、效果不佳（用而不优）。

要破解这个困局，关键在于打通数据从原始状态到业务价值的链条。

数据湖（Data Lake）是一种用于存储、管理和分析大规模、多样化数据的数据存储架构，支持结构化与非结构化数据（如文本、图像）的原始存储。

其核心价值在于打破数据壁垒，能够在更短的时间内利用来自更多来源的更多数据，实现数据共享，从而使用户能够以不同的方式协同处理和分析数据。

没有数据湖时，数据分散在各个项目里，形成“烟囱”，找数据难、审批久、还可能影响业务系统，找到了也常常读不懂。

有了数据湖，情况就不同了：数据可以统一进入湖中（一点进），有利于拉通数据，减少重复建设；获取数据也有了统一出口（一点出），减少对源系统的干扰，缩短开发周期；还能构建清晰的资产地图，让数据容易查找和理解（统一查询）。

数据湖让企业能在更短时间内，利用更多来源的更多数据，实现共享与协同分析。

这解决了“存而不用”中“找不到、拿不到”的基础障碍，并为后续使用奠定了基础。

 数据湖示例（图片来源：《华为数据之道》）

汇聚的数据只是“原材料”，要变成有用的“半成品”，就需要数据主题。

数据主题按业务逻辑将分散的数据整合起来，比如把客户的基本信息、信用记录等整合成“客户主题”，或者把产品的物料清单、版本信息等整合成“产品主题”。

这样，就能支撑销售分析、客户管理、产品优化、根因分析等多种业务场景。

这个过程就像一条智能流水线：

首先，通过业务抽象，将销售、财务等不同部门视角的业务领域转化为统一的多维模型；

其次，通过集成清洗，解决同名字段单位不一致、客户ID冲突等质量问题；

最后，通过动态聚合，只调用分析真正需要的字段，避免数据冗余膨胀。

这一步重点解决了“用而不优”中的“数据散乱、质量差、看不懂”的问题。

加工好的数据“半成品”，需要高效地送到业务人员手中或IT系统里使用，这就是数据服务的价值。

数据服务通过封装数据实体，把数据的采集、传输、存储、处理、交换等复杂过程，转变为可以重复、高效利用的软件服务。

它主要提供两种便捷通道：一种是直接面向业务消费者的“数据集服务” （例如零售企业将清洗后的会员标签库推给营销部门，直接驱动促销活动），另外一种是面向IT系统的“数据API服务”。

这一步解决了“用而不优”中“用起来费劲、效率低”的最后一公里问题。

传世智慧根据多年的实战项目沉淀，形成了数据治理解决方案，帮助企业唤醒沉睡的数据，激发企业数据价值，实现企业数据从作战成本到战略资产的转变。

作为长期深耕企业系统性变革的咨询公司，传世智慧在深度服务行业龙头企业过程中发现，许多企业正面临组织管理的现实困境。这些困境既来自外部环境的快速变化，也源于内部管理模式的深层矛盾。

面对这些挑战，传世智慧集结了拥有世界500强企业15~30年管理经验的实战派专家，基于实战积累系统梳理出了影响企业发展的49个核心指标，围绕研产销供服等14大管理领域构建场景化解决方案库。