正所谓“三分开发、七分运维、十二分数据”。在当前的工业4.0时代，数据价值的重要性更是不言而喻，但是拥有数据只是基础，如何治理数据才是体现数据价值的关键。因为并不是所有数据都是数据资产，数据中也有垃圾数据。所以企业需要通过治理管控手段，为企业做有价值的数字赋能，并以此支撑企业中各类应用系统的同时并存和业务应用。
企业内部一物多码，多物一码的问题如何解决？无用的老旧数据如何精确的清除？怎样才能让企业不在积累无用数据？企业内部的指令如何才能准确传达？如何利用企业数据来优化决策？所有这一切，都离不开数据治理。
打个比方：在同一条供应链下的上下游企业进行信息化建设的过程中，普遍存在系统对接、部门对接之间数据标准和规范不同、信息相互不通等“数据孤岛”和“数据烟囱”问题，致使供应链前端、中端、后端的企业协同性很差，大大制约了整个生产链的管理效率。数据治理也是解决上述瓶颈问题的有效手段，可以为多源、异构、跨界数据应用夯实基础，确保数据资产管理活动始终处于规范、有序、可控的状态，将海量数据应用于决策、营销、成本节约和产品创新上。
企业数据治理的4个节点
1. 数据调研，现状摸排
对现有数据梳理出编目，具体包括现状数据、规划数据、管理数据和交易数据四大类。梳理后对每一个数据赋予唯一的数据地址，便于后续可以方便快捷的找到所需数据。
2. 构建数据评估规则，关联数据与业务的联系
以业务应用的数据支持要求构建数据评估规则，考察不同角色用户的数据使用情况，分析评价业务闭环中的数据支持度，整理出数据使用可能优化的方向。可以建立数据的周期体检机制，评价现有数据质量，标准性，统一性。
3. 引入数据治理工具构建元数据标准体系
提供软件和工具支持，在数据入库时完成标准化的检验工作，确保数据的完整性和规范性。通过技术元数据、管理元数据、业务元数据三个维度构建元数据的标准体系。利用元数据对数据进行描述，能让每一个使用数据的人都对数据的时间、位置、来源、访问权限等信息有清晰的认知和了解。对数据内容形成画像，利用机器对现有数据进行自动化的检查，具体包括图文一致性、空间一致性、时间一致性、逻辑一致性的整理及冗余清洗。
4. 构建数据生命周期，建立数据运营机制。
数据体系运作机制的核心最终是要落地至业务数据相关联的模型，通过关联模型建立业务和数据两者之间的双向互动机制，以数据为导向补全业务关键环节。
数据治理能带来哪些价值？
1．搭建起企业数据管理的规范体系和标准框架，并做到系统化的落地
企业通过实施数据治理项目，利用企业自身的数据体系结合数字化的技术来搭建出与之适配的的数据模型、数据管理流程和制度。实现系统化落地，解决企业长期以来生产过程中数据描述不准确、不规范、不统一的痛点，优化了计划执行、仓库盘点、材料采购的准确率和降低成本等爽点，为企业在数字化的跑道上打下坚实的地基。
2．对企业之前的存量数据进行全面的梳理清洗，根治多年积累的数据问题
实施企业数据治理项目的第一步，就是通过ETL系统将存量数据从旧系统中抽取出来，根据新的数据治理需求对历史数据进行人工清洗和转化，如此直接根治之前企业数据遗留下的不一致、不完整、数据冗余等顽疾。最后保存到企业数据治理平台核心数据库中，为业务系统的数据停用以及后期BI（商业智能）的使用提供坚实的数据基础。
3．实现数据管理的系统化、智能化，降低数据管理成本
企业通过引入数据治理平台，实现数据管理流程的全面数字化，数据管理人员摆脱手工查重和编码的繁重工作，转而通过优秀的算法和框架来进行基础的筛选，企业只需要在各个流程的关键节点安排人进行审查和处理错误就行。大大改善和加快信息的传递和反馈，增强信息的准确性、及时性，降低了人力成本。
4．搭建全面科学的数据验证体系，杜绝数据冗余的问题
企业通过数据治理平台可以采用多方位的数据验证机制（如文本、数字、字段组、树状数据限定、组合数据限定等）从数据录入的源头杜绝可能发生的错误。另外企业数据治理平台的数据模型的视图化、全面化、自定义化，完全可以模拟现有业务系统的数据档案并及时分发到对应业务系统中去，保证数据录入的及时共享，为企业数据中心的建立奠定坚实的基础。
5．数据管理流程化、标准化
（1）.企业通过搭建完善的数据管理模型和算法来对数据管理过程进行高效的执行、监督和流程化的信息推送，使数据管理工作由被推动执行变为主动提交，以此平摊掉大部分管理部门的业务量，也使管理过程责任透明化，提高执行效率。
（2）.系统化的数据管理监控机制，也减少了人工误差和各种管理障碍，使上级指令的传递更加清晰、数据更加准确、责任更加明确。
（3）.企业可以通过可以针对不同人员划分不同的数据编辑和审核的权限，解决了目前多方信息传递的失真、缓慢等问题，缩短整个数据新增的时间。
6．数据的“标签”更加详细，建立快捷的查询机制
企业通过数据治理，搭建全方位、权限化的智能查询机制，用以满足所有人员不同的数据查询需求，还能大幅缩短数据查询以及编码和数据业务实体对照时间。
7．统一数据标准，为企业资源共享、快速决策提供保障
数据治理实现企业数据录入的标准化，并规范后的数据通过数据交换平台实现静态、动态以及横向、纵向的企业信息化服务。从源头保证了BI等工具数据分析的准确率，提高数据质量。
埃林哲的数据治理业务介绍
作为企业内部信息管理进化的要素，数据治理实施项目的核心人才一定要具备两个条件：第一，要懂数字化、懂IT、懂数据治理；第二，要懂这个行业，要了解这个行业的数据流转规则和隐性性状。
如果一个数据治理实施项目的团队只懂数据治理而不懂行业专业业务，那么他的数据治理一定是脱离现实的，因为很多行业中的陷阱和审查机制他并不了解，做出来的系统虽然不会有大漏洞，但是交付质量一定不高，小毛病不断，日子一长企业缝缝补补的维护费都够再来回实施两三次了。
相对于客户企业，埃林哲在对行业未来的见解方面（虽然客户企业也都是浸淫在各自行业的老兵）拥有一般专家所缺失的数字化的视角，而未来一定是属于数字化的，所以在精通数据治理的条件下，加之行业专家的属性，再配上完善、高效的实施团队，不仅可以完全保证数据治理项目的完美落地和切实落地，还能帮助企业去面对未来可能遇见的风险和机遇做出预见和反应。埃林哲在客户企业运营特性和需求的基础上结合数据治理的技术，去搭建数字化数据治理模型，根治掉企业数字化转型时遗留的顽疾，同时在“数据治理和行业能力”双精通专业团队介入下，数据治理对企业本身来说不只是痛点的解决，也是一种具有前瞻性的布局和投资。
埃林哲作为“中国工信部标杆重点扶持的本土咨询和信息科技公司”和“中国中小企业信息化分会会长单位”，一直致力于帮助企业数字化转型“端到端”解决方案服务商，相较于市场上其他的数字化转型服务企业，“端到端”的基因使得埃林哲拥有项目实施的整体视角优势。 18年来沉淀的大量ERP实施案例使得埃林哲也积累了大量的数据治理经验，同时埃林哲内部成立的大客户经营部，专门从数字化专家群体中，挑选并为其赋能不同行业的专业知识，有意识的去聚集“数字化和行业能力”双精通型实施、咨询团队，再搭配上经验丰富的实施团队。埃林哲往上拥有前瞻性的成熟咨询能力，同时也能做到让数据治理项目实施落地的更加贴近企业的业务现实、更加适配企业的业务特色。
埃林哲数据治理项目实施步骤：
1. 设立项目实施的人员组织架构-
2. 评估当下数据资产和管理能力
3. 全面排查---开展项目并建立责任体系
4. 构建数据管理体系---重塑数据管理标准
5. 引入数据治理平台---落地实施
6. 存量数据改造---解决已有质量问题
7. 开展培训
8. 检查复盘
9. 后续维护
沪公网安备：31010502004192号
