差一點成熟

2024-08-16

數據治理體系很大，但是路徑和方法卻各不一樣，可以根據數據成熟度的評估，把企業數據成熟度階段分為隨機階段、認知階段、成長階段、成熟階段、創新階段。認知自身所處的數據成熟度，對于企業來說十分必要。目前，制造行業的信息化建設已取得顯著效果，企業普遍希望通過數據治理為建設數據應用夯實基礎，從而實現數據價值。
通過解決釋放數據價值過程中面臨的諸多問題，以體系化的方式實現數據的可得、可用、好用，用較小的數據成本獲得較大的數據收益，整體上可以分為五個步驟：
第一，建組織制度。組織跨部門的治理工作小組，建立制度與規范，重點明確數據標準，數據開發維護流程。


第二，盤點數據資產。從技術和業務視角，盤點和發布數據資產，構建數據資產目錄。滿足未來兩到三年數據應用訴求，遵循可持續發展，不斷豐富數據資產目錄內容。


第三，實行數據管理。對核心數據進行管理，規范化和標準化數據資產提升數據質量，保障數據安全合規，數據價值得到持續釋放。


第四，數據計算。數據計算是對數據依某種模式而建立起來的關系進行處理的過程。當前大數據的背景下納入了機器設備的數據源，而這些數據體量比傳統的業務系統要大的多，需要在短期內提供處理好的數據結果。


第五，數據應用。讓用戶更好地指導有哪些數據、如何更方便、更快捷的獲取數據；對數據資產的使用監控和評價以及質量評估。