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数据治理是将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制，它能够将数据作为企业的宝贵资产应用于业务、管理和战略决策中，良好的数据治理可以为数智化时代的企业带来不可替代的竞争优势，将是企业数字化转型的必经之路。

一、数据资源的重要性逐渐显现

（一）数据是企业的新无形资产

数据无论是从企业自身业务系统中沉淀的，还是从外部公共资源中获得的，只要有商业价值，就可以赋予未来的权益，并且应该被认为是一种资产。如果数据资产被交换和交易，它的价值就会增加到各所有方。同时，多源数据聚集和跨组织、跨领域的深度融合挖掘将大大增加数据的价值。

（二）数据可有效辅助企业决策

对企业掌握的内部数据和外部数据进行综合分析，可以有效总结经验、发现规律和预测趋势，为企业决策者提供辅助决策服务。同时，在企业经营活动中有效地管理和使用数据可以减少或消除经营活动中的潜在风险，给企业带来相关的经济效益和社会效益。

（三）数据可有效提升企业生产力

在互联网经济时代，数据是新的生产要素，是基础性资源和战略性资源，也是重要的生产力。有研究显示，以“数据驱动型决策”模式运营的企业，通过形成体系完整、质量可控的数据链，推动生产制造各环节高效协同，其生产力普遍可以提高5%到10%。

（四）数据是企业创新的新基石

数据的价值正被越来越多的企业高层管理者所接受，很多企业通过加强数据利用寻找新的业务增长点。利用规范、真实数据有助于企业根据技术发展、市场变化和客户反馈进行业务创新，更好挖掘市场和服务客户，提升企业的创新能力和整体价值。

二、数据治理能够推动企业数字化转型进程

（一）数据治理为业务应用提供丰富数据资源

企业在数据治理的自我检查过程中，会发现过去企业数据管理的缺失之处。若发企业运行的环节数据存储出现缺失，及时进行调整，会达到拓展数据拥有量、丰富企业数据资产的效果。同时，在梳理业务数据需求的过程中，若发现外部数据对于企业自身业务的价值，则可以促使企业调动资源获取外部数据支持业务进展。在对相关业务行为进行合理管控的条件下，企业增量数据将变得标准、有序，过往被忽略的数据，在新的管控规范下会被有效收集。总之，数据治理过程重新梳理了企业内部数据管理情况，理清了业务数据需求，更加严格地管控企业未来的数据收集行为，将有效拓展企业可调动、可使用数据资源的边界，促进数字化转型。

（二）数据治理提高数据质量

标准、规范、统一的数据管理，是提供高质量数据服务的前提。提高数据质量，是数据治理的重要目的。在企业的数据治理过程中，首要任务是清晰掌握原有的质量标准与实际业务对于数据的质量需求。其次是在企业数据治理的核心环节中，将全面梳理并清洗存量数据，使历史数据可用、易用，数据质量符合需求。再次是通过确立企业数据管理体系规范和标准，实现提高数据质量的系统化管理规则顺利实施，保证数据采集的正确性，从源头上解决数据质量问题。在数据治理体系的建设中，着重搭建全面科学的数据验证体系，杜绝数据过度冗余发生，降低数据存储成本。最后，数据治理是长期性工作，在后续的运维和监控过程中，需要持续保证数据质量，适应业务不断发展的多样化需求，确保数据质量稳步提升。

（三）数据治理打破数据孤岛促进数据融合

随着信息技术的发展及其在企业中的推广应用，自动化办公系统已经成为企业不可或缺的管理工具。许多企业在内部设计开发了诸多相互独立的、服务于各业务线或职能部门的信息系统，这些信息系统存储着大量数据资源。在企业进行原有数据维度的自我检查过程中，将厘清企业内数据孤岛的规模和连接的必要性，经过数据管理现状分析和数据治理体系建立，数据的连接将变得系统化。在后续运维和监控过程中，数据传输的成功率将被有效监测，并且相关系统会反馈数据传输失败的原因及修复措施，从而促进数据有效融合。

三、企业可以利用数据治理更好地完成数字化转型

（一）以数据治理为重点任务制定企业数字化转型战略

企业数字化转型是一种战略制定思维方式的转型，具体表现为企业商业模式的创新、组织形式的创新及管理流程的创新等。数字化转型战略的制定，要以数据治理作为出发点和着力点，在人才招聘选拔、组织架构设计等方面充分考虑数据治理因素，把数据资源作为战略性资源加以对待，制定详细的数据治理目标，定义数据治理的方向、原则和愿景，从领导层出发，自上而下地部署数据管理规范，从而实现全面的标准规则体系和落地执行流程。

（二）制定并实施企业数据管控规范

数据管控规范主要包含两方面内容：一是规范数据采集和管理行为，着眼于数据的全生命周期设计管理机制，确保数据治理和应用具有可追溯性和可持续性；二是强化数据技术及安全管控，以严格的规章制度对数据进行安全保护。必要时，应成立专门的数据管理组织，对上述数据管控规范的制定和执行负责。只有严格执行技术管控，才能保障企业数据治理体系完整、有序、易于互联互通。企业还应制定详细的数据安全规范，包括数字应用上线的安全测试规则及重要数据的同步规则，对于网络安全事件设置应急机制，做到及时发现、及时整改、及时通报。对于各类数据库和数据应用的访问、操作权限，实现统一管理、多级维护、分级审核。

（三）建设数据资产管理系统

建立统一的企业数据资产监控系统，从多个维度对数据资产情况进行监控。数据监控要求从数据视角进行监控，包括数据生命周期监控和数据资产监控两部分，数据生命周期监控包括数据接入监控、数据存储监控、数据计算、分析监控、数据应用监控和数据服务监控五部分；数据资产监控要求对数据云平台数据资产进行监控，包括主数据、数据质量、元数据、指标、模型等方面的监控。统一的数据资产管理监控，为公司优化各部门和业务线管理资源配置提供依据，将公司有限的数据资产资源投入到更需要的地区或业务领域中，提高资源配置效率，提升公司投资效益。

作者： 财华研究

来源：智慧财华

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