数据治理对于化工集团公司数字化转型的重要性
2022-12-12 10:48:02
  • 0
  • 0
  • 1

前面文章《化工集团如何制定数字化转型策略》中分析了化工集团公司数字化转型实施方法和路径。遵循“整体规划,分步实施,以点带面,统筹推进”策略。以核心生产业务为切入点,以提升全面感知、协同优化、预测预警、科学决策等4项能力为着力点,稳步推进企业全业务场景的智能制造。

化工集团公司数字化转型过程中产生的数据成为公司集团公司的新资产,生产经营管理的新要素。推进数据资源中心建设、数据一体化管理和数据治理、发挥数据价值就变成集团公司数字化转型、智能化发展的重要基础。相关部门和单位要统一思想、提高站位,从集团利益最大化出发,全力支持配合数据管理部门做好数据管理和治理工作,推动集团公司数字化转型、智能化发展走深走实,行稳致远。

数据治理包含的环节也非常多,从数据集成、数据质量、数据资产、数据安全、数据标准各个环节。各模块都各有特点和使命,在企业的数据治理中有着不同的功能侧重,但是解决问题的目标是一致的——提升数据质量提高数据利用效率。当我们将以上数据治理的核心能力组合起来以后,就形成了一个完整的数据治理平台,能全面回答并响应“数据治理怎么治”的问题。本质上来讲数据治理的价值就是降本增效、控质提安、赋能决策。

数据治理是逐步实现数据价值的过程,具体来说,数据治理是指将零散的数据通过采集、传输、储存等一系列标准化的流程变成格式规范、结构统一的数据,并有严格和规范的综合数据管控;对这些标准化的数据进行进一步加工分析成为具有指导意义的业务监控报表、业务监控模型以帮助业务进行辅助决策。这就要求信息化部门要充分发挥专业技术优势,推动做好集团公司业务数据管理和治理工作。做到新数据应采尽采、历史数据应归尽归,确保数据质量可靠、数据录入及时,充分挖掘数据价值,提升数据开发利用水平。

数据治理工作还要建立机制体系,推动数据标准和规范建设。明确每一个生产环节业务数据的交付时间和交付标准,推动实现数据标准统一,真正实现数据融通。要精心选定数据管理示范项目,从全流程实现数据全链条管理,挖掘数据潜能,完善标准规范,持续提升数据质量。同时要加强人才队伍建设,着眼长远,锻造高素质专业化人才队伍,为公司数字化转型、智能化发展提供坚强的人才保障和智力支撑。

综合来看,数据治理是一个体系,是一种关注信息系统执行层面的系统,其目的是整合IT与业务部门的知识和意见,通过类似于监督委员会或项目组的虚拟组织,对企业的信息化建设进行全面的监管,其基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。就范围而言,数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析,从源头到终端再到源头形成闭环负反馈系统。

 
最新文章
相关阅读