数据治理与企业业务的重要联系

企业为什么要做数据治理？随着数字时代的来临，数字化转型成为大势所趋，数据要素化、数据资产等概念逐渐深入人心。数据治理是实现企业数字化转型的基础与前提，因此许多企业都已开始着手进行相关工作，然而，数据治理在某些企业“水土不服”的现象时有发生。数据治理工作效果欠佳的原因可以有许多：一把手不给力、没有设置合理的运营机制、体系“两张皮”等等。

中翰软件在数据治理领域深耕了18年，总结出许多有价值的实践经验，其中尤为重要的一条是：不要低估业务对数据治理工作的驱动力，不要放弃业务管理与数据治理之间的联系。

在进行企业数据治理工作时，有些企业会陷入这样的一种误区：将大部分的时间和精力花费在搭建所谓的体系框架、建立组织标准上，回过头来，发现所作的努力都没能从根本上解决具体的业务问题。这无异于舍本逐末。

那么，如何更好地将解决业务问题融入到数据治理工作中呢？首先，企业应结合数字化转型战略，明确通过数据治理预计实现的具体的业务目标。

“明确目标”并没有想象中那样简单。这要求企业相关人士深入研究数据要素配置和数据驱动业务的原理，且视点够高，不局限于某部门，而要立足于整个企业。只有找到跨部门、跨领域、痛及根本的、触达管理层的业务问题，才能树立值得一搏的业务目标。

业务目标设立好了，在数据治理中应如何促进目标的实现呢？

提升数据质量是目前企业数据治理的首要任务和大势所趋。数据是企业提出一些重要商业决策的基础，如果这些数据不准确或不完整，势必会造成企业商业活动的盲目和倾斜。而要保证在企业各个流程中收集到干净、一致、准确的数据不是一项简单的工作。不论是提升企业数据质量，还是实施企业数据治理，都不是随意选择的简单工业软件系统能够彻底解决的。要管理好企业在数据治理方面部署的制度规范、软件系统等巨大投资，确保企业上下都能够遵守企业数据治理新生态下的种种规制，必须依靠简明有效的业务流程来施加有力控制。

由此，企业在选择数据治理工具时，应注意选择正确的系统，确保该系统能够很好地服务于业务流程。要明确该系统将如何对具体流程施加影响、不同环节需要参与的人员有哪些等问题，从而保证数据的可控制性、可追溯性，确保设立的数据权责分配制度有的放矢。

例如，中翰软件在数据采集阶段的数据维护和数据审核两个环节中，为避免相关业务岗位的人员录入岗位数据的方式解决因不专业而造成的数据维护错误问题，把数据维护工作按照业务岗位进行拆分，分视图、分属性字段授权给相关业务岗位，由他们直接维护自己专业范围的相关数据信息，最后再由相关的专业人员或者领导进行审核。这样可以大大增强数据维护的专业度和准确率，真正实现从根源上改善数据质量。

以下以新增一条“打印机”数据的维护和审核过程为例，说明数据采集阶段的行为管控。

一方面，对于许多企业来说，数据问题的根源来自于业务流程、制度、习惯等。在进行数据治理时，如果我们仅仅从软件系统、规划架构等层面着手，很难触及问题的根本；另一方面，企业内的数据由各个业务流程所承载，在不梳理业务流程的情况下建立数据治理，就像在沙子上建城堡。（山东中翰软件有限公司）