不治理无资产以投资、设计与制造企业级推进为例

数据是讲述故事的新语言，以客户为中心的数据策略则是实现业务转型的关键，而有效管理和利用这些数据，最大化发挥其价值，数据治理、安全与合规已成为企业运营中不可或缺的环节和能力。

如今企业数据治理势在必行，无论是政府侧还是资产侧，国家及地方政府在数据产业方面的政策支持和优化，正在推进数据作为生产要素的重要地位和数据基础制度的构建，实现从数据资源到企业价值。国家数据基础设施如何推动数据产业助力数字经济？它作为推动数字经济发展的基石，在经济社会进入数据要素化发展新阶段，支撑数据要素基础制度实施，支持数据资源开发利用落地的平台和载体。

随着《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》公开征求意见，数据产业利用现代信息技术对数据资源进行产品或服务开发，在推动其流通应用中形成新兴产业，包括数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理等。而在数据产业的构成要素、企业类型、特征规模及其主要成果与应用场景等方面问题上，我们的建议是，用好重磅首发的《数据产业图谱》做到场景落地（附下载）。

一、企业数据治理成为关键环节

我国数据产业规模和数据产量在过去几年中呈现出高速增长态势。具体来说，数据产量从2017年的约5.2ZB增长到2023年的32.9ZB，年复合增长率达到27.6%。与此同时，产业规模也呈现出相似的增长趋势，2017年至2023年的复合增长率为28.0%，2023年规模达到2.2万亿元。预计从2023年到2030年，数据产业将保持20%以上的增长率，2030年产业规模将达到7.5万亿元。

数据产业的增长直接推动了各行业数字化程度的提升，数据治理成为确保数据质量、安全和有效利用的关键环节。这要求数据治理行业提供更加专业和定制化的解决方案，以满足不同行业的特定需求。为了应对日益增长的数据治理需求，数据治理平台和工具也在不断进化，提供更加自动化、智能化的服务，相关的行业标准和法规也在不断完善，为数据治理行业提供了更加规范和明确的工作指导。

同时，数据治理正逐步摆脱对工具的简单使用，转向体系化思维和数据工程的建设，以业务需求为导向，从数据出发，实现数据的价值挖掘和应用。数据治理在国内企业中的重要性日益凸显，通过组织架构建立、数据质量管理、数据安全与合规、数据目录与元数据管理以及数据治理工具与技术的应用来实现有效治理。

为此，构建全面的数据治理体系，基于统一的数据资产进行全生命周期的科学决策，结合数据工程体系分析，着眼于三个方面：

一是定义数据的模型结构和编码规则，明确主数据的管理和维护流程，建立高效的数据集成和分发机制。
二是为企业经营提供统一的数据视图，支持对企业全域数据的直观认知，并提供系统性、智能化的决策支持。
三是构建日常数据运维的标准化流程，确保数据的持续稳定运行，并为数据管理提供制度保障。

二、成功把握业务转型的举措

目前数字化转型已步入深水区，企业数据治理面临着三大关键问题，第一，战略制定问题，如何全盘规划数字化路线并在企业战略层面进行部署，避免资源消耗不可控和转型成效不可知的问题。第二，数字基础薄弱，数据的采集、清洗、整合、集成等底层问题愈发凸显，企业需要优先夯实数字基础以实现数据价值的最大释放。第三是数据治理的核心角色，在企业数字化的整体建设架构下，数据治理处于核心位置，需要治理数据以释放企业数字化建设的最大价值。

1、数据治理的核心角色

数据治理可以说作为数字化转型的基础，在提升数据质量、优化数据资源利用、支持业务决策和创新、增强数据安全和合规性、促进数据流通、提升企业竞争力起着至关重要的作用。

数据治理为企业提供了数字化的基础，确保数据的质量和一致性，从而支持企业的数字化战略。通过数据治理，企业能够清洗、整合和分析数据，提高数据质量，为决策提供准确的数据支持。进一步帮助企业更有效地管理和利用数据资源，实现数据价值的最大化。

良好的数据治理能够提供及时、准确的数据，支持企业的业务决策和战略规划，企业能够发掘新的业务模式和创新机会，推动产品和服务的创新。同时，确保数据的安全性，帮助企业遵守相关法律法规，减少数据泄露和滥用的风险。

数据治理有助于打破数据孤岛，促进数据在不同系统和部门之间的流通，提高运营效率。作为企业提升竞争力的一项重要手段，帮助企业更好地适应市场变化，快速响应客户需求。

2、业务转型的成功措施

为了解决这三大关键问题，确保业务转型的成功，企业需要采取以下七项措施：

明确数据治理责任：确保在数据采集汇聚、加工处理、流通交易、共享利用等各环节，企业依法依规承担相应责任。
数据治理平台化：通过数据治理平台及工具，将数据资产管控过程由人工转变为线上自动化处理，增强有关评审材料可信性，缩短评审周期。
数据治理与业务结合：从业务出发，反推企业数据治理需求，设立指标体系，构建业务数据模型，充分发挥数据使能作用。
数据治理价值体现：通过数据治理赋能企业运营管理和业务优化，消除数据与业务的鸿沟，优化运营动作，发现和规避风险，实现降本增效。
数据治理可视化：利用大数据技术和能力，建设跨系统的数字化运营管理指标体系，掌控运营态势，洞察运营环节，分析运营问题。
数据治理与业务融合：通过业务数据地图的梳理，将分散在不同系统的数据按照业务需求有序管理，避免传统数据治理建设中只注重技术和数据的局限性。
数据治理工程化：采用工程化的整体建设思维，利用新技术和新手段提升数据治理项目建设的效率，实现全流程线上化、无缝化的数据治理与应用。

3、最大化释放数据价值

在数据产量快速增长的同时，确保数据质量，最大化数据的价值释放效果，做好八个方面：一是建立和完善数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。这包括制定数据标准、实施数据质量管理流程、进行数据清洗和校验等。二是通过数据整合工具和技术，将来自不同来源和格式的数据统一整合，以便于分析和应用。

三是定期进行数据清洗，去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的质量。四是制定和实施数据标准，确保数据的一致性和可比性，便于跨系统和跨组织的数据交换。五是利用先进的数据分析工具和算法，深入挖掘数据中的价值，支持决策和业务优化。

六是通过数据可视化工具，将复杂的数据转化为直观的图表和报告，帮助用户更好地理解和利用数据。七是确保数据的安全性和隐私性，遵守相关法律法规，防止数据泄露和滥用。八是建立持续的数据监控机制，定期评估数据质量和价值释放效果，并根据反馈进行优化。

三、投资、设计与制造企业级推进示例

我们看到，投资机构在决策过程中的主要痛点，首先是投资项目整个流程链路长、涉及系统多、部门多，导致项目进展和企业信息等多维度跟踪难以实现。当前基金信息通常仍需线下管理，整个流程信息难以贯通，使得管理决策者无法全盘洞悉基金全流程动向。

再加上各业务系统数据割裂导致无法建立对人员、部门进行综合、客观的分析，无法准确考核及辅助人力管理等决策。未形成统一的数据标准，导致各系统间的数据不一致，无法进行分析，例如财务相关数据无法及时同步到跟投系统中。

因此，投资机构要能够实现数据驱动的业务优化和决策支持，数据治理的典型解决方案包括以下七个方面：

数据融合与治理：围绕项目、基金、人员、财务等核心业务流程，建立投资业务全生命周期的数据洞察分析体系。
全维度业务洞察：构建包括线索、项目、基金在内的多个业务模块的事实洞察和详细线索分析。
数据驱动业务优化：支持离线数据的采集，并将这些数据与企业的ERP系统进行深度整合和治理，通过关联回溯机制解决数据不一致等问题。
智能数仓：支持血缘回溯，可持续在线进行可视化关系的稽核，保证输出指标的准确性。
数据基础平台：提供多源数据高效集成、海量数据存储、实时分析挖掘能力，为上层业务应用提供统一数据能力支撑。
可视化大屏：满足参观、监控、汇报的需求，展示赛道、阶段、投资强度、社会效益等信息。
自主分析：基于数据洞察和自主分析获得确定性指标，解决历史数据缺失和分析手段不足等问题。

对于工程设计企业来说，数据治理方面的堵点在于一数据分散，企业信息系统之间存在信息孤岛，导致工程勘察设计、施工和运维的数据不能高效共享。二历史数据质量不高，企业在历史业务中存在大量非标准数据，且持续产生大量数据，进行网络清洗和数据治理的工作量很大。

三数据安全风险管控，工程设计类企业通常处理大量敏感数据，如设计图纸、客户信息等，数据泄露或不当使用将带来严重的安全风险。四数据割裂严重，项目管理流程长、牵涉部门与系统多，系统间数据割裂较为严重，难以从全生命周期视角对于项目管理的情况进行实时穿透。

要通过数据治理提高管控水平，具体解决方案可能涉及构建数据治理体系，整合和分析内外部数据源，建立智能数仓和数据中台，以及通过数据工程实现数据的有效管理和应用，从而提高工程设计行业的管控水平。在落地方法上，包括：

数据范式规范化：打通多种专业软件和系统，使得设计、材料、成本等数据版本一致、可聚合管理，满足项目效率要求。
数据安全保障：数字化平台加密保护设计图纸、技术细节和客户信息，留痕支持历史数据追溯和多版本信息留存。
体系化的数据管理：建立统一的数据视图，使得管理系统具备集中化、可视化分析业务的能力，为管理层决策提供支撑。
以数据驱动决策：构建全面的数据治理体系，赋能工程企业，提高管控水平。

制造业的数据治理典型解决方案通过以下几个方面帮助企业改善运营、降低成本和提高收益：

数据整合与技术平台构建：通过构建全面的数据治理体系，整合企业内部多系统数据以及外部数据，实现数据的有效管理和共享。这有助于提高数据的一致性和准确性，从而提升决策质量。
业务驱动的数据治理：以业务需求为导向，确保数据治理工作紧密围绕企业的核心业务流程进行，确保数据治理成果能够直接支持业务发展和决策制定。
运营状态可视化：构建全局状态纵向到底的状态可视场景，实时全局经营状况的数字可视化，帮助企业高效辅助业务决策，优化资源配置。
运营过程可视化：构建全业务流程横向到边、纵向到底的场景，实现业务全生命周期管理体系，以数据驱动业务，提升企业协同运营效率。
运营风控可视化：构建企业数字化风险控制系统，实现运营的持续性风险控制，帮助企业改善运营，降低风险成本。
数据质量提升：通过数据质量管理，提高数据标准，确保数据分析的准确性，从而减少因数据错误导致的决策失误和成本损失。
数据资产建设：加强数据资产建设，提升数据共享服务能力，加快数据价值体现，从而提高企业的运营效率和收益。

通过这些解决方案的实施，企业能够更好地利用数据资源，优化业务流程，提高决策效率，降低运营成本，最终实现收益的提升。

四、数据治理、安全与合规调研启动

在数字化时代，数据是讲述故事的新语言，而以客户为中心的数据策略则是实现业务转型的关键。为了有效管理和利用这些数据，最大化发挥其价值，数据治理、安全与合规（Data Governance, Security, and Compliance）已成为企业运营中不可或缺的环节和能力。同时，具备相关技能的人才也日益受到重视。

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