業務數據又多又雜，該如何高效開展數據治理？
2023-06-21 10:22:59
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某集團目前有近百套系統，數據分散在各個系統內，且業務范圍廣泛，數據來源復雜，隨著集團業務系統的建設和推廣應用，數據質量不高、數據標準不一、數據難以互通共享融合、系統之間存在數據壁壘等問題逐漸顯現，制約了集團的業務發展和水平提升。
在開展數字化、智能化應用建設過程中，主要遇到以下痛點：
♦ 企業經營管控跨業務、跨系統數據融合難；
♦ 經營管控指標溯源難、釋意難、決策難；
♦ 業務數據獲取難、應用難。
解決思路
美林數據著眼該集團的數字化轉型戰略，依托業界先進理論以及自身在產業端多年的成果積累，提出了以數據中臺為核心的數據治理解決方案，通過構建集團公司現代化數據管理體系，來解決目前面臨的問題。
? 以打造數據中臺為核心，通過縱向打通、橫向融合，實現數據全鏈路的互通，提升數據共享能力；
? 以數據中臺服務業務發展為目標，快速響應業務需求、支撐業務創新；
? 以快速應用見效為措施，統籌規劃，并行實施，迭代優化，保證建設實效；
? 以管業務必須管安全為原則，構建數據安全防護體系，保障數據安全合規可控；
? 以持續數據管理運營為根本，培養集團公司專業數據管理人才隊伍，確保數據管理長效良性運轉。
方案落地
制定了完備的解決思路后，美林數據從三步入手，讓方案成功落地。
第一步：頂層設計，制定標準的數據管理體系
在方案進行前，美林數據先對該集團內部數據管理能力進行成熟度評估，以此來確立當前階段數據治理的主要任務。在美林的協助下，該集團建立了數據管理體系、數據管理流程體系、核心管控指標體系、組織級統一數據模型、數據資源池、數據追責機制，發布了集團級數據戰略、數據管理辦法。通過一系列標準的建立，讓數據管理有章可循，實現數據“知家底，可共享”，同時提升底層數據質量，減少上層數據糾錯成本。
第二步：數據治理，全力提升數據質量
(1) 梳理數據資源目錄
梳理集團公司一級業務主題域和各業務主題域的業務活動，形成集團級業務數據資產目錄，累計完成十余個主題域、近2000張表、近5W個字段的數據清洗歸倉，并在數據中臺發布數據資源目錄。
對集團公司數據資源的監控、分析，圍繞數據接入、清洗、服務和應用等環節，開展常態化數據質量監測、分析，識別數據質量問題，形成數據質量分析報告，支撐集團公司進行數據質量問題整改。
第三步：落地應用， 聚焦實際業務場景
(1) 建設指標管理體系并落地
基于集團業務戰略發展規劃，構建企業級戰略指標體系，支撐對企業戰略執行過程進行監控，促進戰略目標的達成；建立集團指標庫，為支撐業務管理和經營決策提供豐富的指標數據來源，減少指標數據多次梳理、重復構建造成的資源浪費。
(2) 建設數據填報體系
以前該集團的大量報表主要依靠人工方式進行數據錄入，造成人員工作繁重，并產生較高的人力成本。在美林數據的解決方案下，該集團形成了以中臺數據為支撐，以報表工具為手段的新模式，可以實現報表數據的自動填充，減少基層人員手動錄入的工作量，實現報表填報的減負增效。
(3) 構建可視化大屏
構建以業務應用為主題的可視化分析場景，實時查看銷量、產量、庫存、發貨量等重要數據變動，為業務決策提供依據。
企業生產運營全景大屏
方案成效
(1) 實現數據資源集中管理
建立集團級數據資源池，接入業務系統數據，并根據業務屬性將數據劃分為十余個業務主題域和近200個業務活動，通過建立數據門戶，形成了集團統一的數據資源入口，解決了數據查找困難、數據散亂的問題。
(2) 建立數據管理和標準體系
確立集團數字化轉型的具體任務和實現路線，明確數據管理組織的職責和人員，頒布數據管理辦法和集團級數據標準，為企業數字化轉型奠定了良好基礎。
(3) 保障跨部門的高效協作
基于數據中臺，實現全集團數據資源目錄的共享，減少或杜絕數據多頭錄入和分散管理，實現數據跨部門、跨業務高效共享。同時對數據進行分類、分級管理，保障數據的使用安全。
(4) 賦能業務運行
構建了業務線產、存、運、銷一體化分析；人員全方位、多維度分析 ；設備從采購、使用、維護到報廢的全壽命管理分析等系列應用場景，支撐企業管理和經營決策，為企業的降本增效提供賦能。
圖片
美林數據的數據中臺解決方案，將數據治理工具和企業業務高度融合，實現了業務與數據的一體化，從而讓技術賦能業務，為業務的高效運轉提供支撐和幫助。在實際應用中，數據中臺也是不少企業做數字化轉型的重要手段之一，那么如何判斷企業的數據中臺做得好不好，是否具備推動企業轉型的能力呢？
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