[摘要]在企业数字化转型的过程中，数据已经成为企业重要的资产，数据治理是让企业海量数据产生价值的必由之路。本文从企业实施数据治理的必要性着手,首先分析了企业在数据治理中面临的问题，然后从组织内部数据共享、提升数据质量、助力企业科学决策、提升企业竞争力等四个维度进行必要性分析，最后为企业开展数据治理提供建议。
[关键词]数字化转型 数据治理 必要性
1.背景介绍
随着企业数字化转型的深入开展，大量的系统投入使用,相应的产生了大量非结构化、半结构化数据,数据的量级也由TB、PB级向EB、ZB级暴增,如何让海量的数据产生价值成为很多企业管理者日益思考的问题，在此背景下，数据治理成为各行各业关注的热点。企业数据治理的本质是对企业的数据管理和利用进行评估、指导和监督,通过提供不断创新的数据服务,为企业创造价值[1]。
2.企业在数据管控方面还存在的问题
2.1业务人员关对联系统的应用不熟悉
当前企业内部各业务系统之间关联关系较为复杂，往往业务人员只熟悉本业务领域的系统应用，对关联系统的应用不熟悉，协同应用培训不足。单个系统上线时，主要针对某业务领域的相关业务人员进行了培训，相关业务领域的人员不熟悉系统。随着业务系统的不断深入实用化，业务场景越来越丰富，单据流转往往会横跨多个系统，当某单个单据出现数据问题时，会涉及多个业务系统同步修改，单方面修改某个系统，会导致数据不一致问题出现[2]。
2.2缺少统一的主数据管理平台
相关各类数据分散在不同的信息系统中自行管理，数据流向不清晰，无法固化数据标准，且信息获取时效性得不到保障，缺乏数据信息反馈机制。
2.3缺乏有效的数据管控机制与管理模式
企业在用的基础数据数据缺少统一管理，各系统的主数据分别在各自信息系统单独管理；没有明确各项数据管理责任主体，各职能部门均自行维护，数据管理职责缺失，导致各类主数据重复维护、信息不准确等情况。
3企业实施数据治理的必要性
3.1企业实现数据资源在组织内部的对接和共享的需要
大部分企业已经完成了诸如企业资源系统(ERP)、制造管理系统(MES)、人力资源系统(HRM)、客户关系管理系统(CRM)等核心系统的建设[3],但是由于数据分散在众多系统中,缺乏统一的数据定义和数据分类,因此在数据使用上存在数据不标准、数据不一致、数据完整性差等问题。数据不标准主要表现在不同系统之间描述同一业务问题的数据定义标准不同；数据不一致主要表现在相关联业务系统的数据不同步、各应用系统间存在数据编码规则不一致的问题；数据完整性差表现为缺少关键ID。企业必须对各个系统的数据源以及输出的数据资产进行统一的数据治理,实现数据在不同组织和系统内的交换与共享。只有解决了数据的问题,才能实现数据的价值。
3.2提升海量数据资源质量的需要
大数据时代数据产生的价值越来越大，各企业都在探索基于数据的相关技术和应用模式,最终目的就是挖掘数据的价值,推动企业的发展。因为数据有可能是成本,也有可能是资产,能给企业带来重要的价值,是企业宝贵的资源。如果没有数据治理,数据的质量就无法保证,数据难以成为企业的资产,既使再多的业务和技术投入也都是徒劳。数据质量低下会导致企业在IT方面的重复投入,各种应用系统的价值难以有效地发挥出来。国内外许多学者在数据治理领域都讨论了与价值创造或提升相关的话题,从全球范围来看,数据治理是保证数据质量的必需手段,数据治理的价值贡献在于确保数据的准确性、可获取性、安全性、适度分享和合规使用[4]。
3.3数据驱动企业进行科学决策的需要
当今世界进入了数据爆炸的时代,数据成为企业重要的资产。企业涉及的数据类型,包括文本、图像、音频、视频等,分为静态数据和动态数据,实时数据和非实时数据,结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,这些数据有些来源于企业的内部信息系统及设备,有些来源于外部的供应链和社交网络。数据驱动企业的决策成为时代发展的必然。数据治理能使企业清楚地认识自己的优势和劣势,有利于企业提高决策的合理性,为用户提供更加优质的服务。大数据时代,企业可以通过对数据的整合和分析,从中获取对企业有用的数据[4]。新的数据技术手段,使得信息在企业内部不同部门之间有效、快速地传递,使得不同部门之间的交流、沟通更加透明,使得企业不同的利益主体能广泛地参与决策,从而提高决策的科学性和合理性。
3.4企业整合数据资源提升竞争力的需要
在企业的生产经营活动中会产生大量的数据,企业需要对事务性数据、机器生成数据、社交媒体数据等内外部数据进行整合,特别是对与企业重大商业利益相关的数据资源的整合、分析与利用,从而指导企业的经营与发展。数据技术带来的不仅是技术的更新,还有管理方式的改变,数据治理不仅局限在企业的决策层,还包含管理层和业务层,数据治理能改善企业管理层与其他利益相关者的关系,大家共同关心企业的发展,致力于企业目标的实现,使企业变得更加敏捷和高效,更注重用户体验的提升和需求的满足。
4结语
身处于大数据时代，数据已经成为一个企业最宝贵的财富之一，要实现大数据所带来的数据资产价值，就必须先做好数据的建设和治理，尤其是集团型企业，数据治理是一项涉及企业各个部门、各类业务领域、各项信息系统和各种信息技术等多方面的系统性工作。应该从顶层设计入手、统筹规划，从组织、管理、制度、技术等方面制定保障措施，确保数据治理顺利实施、质量可靠，为今后各系统间数据的集成整合、数据的协同应用筑牢基础。
参考文献
[1]张绍华,潘蓉,宗宇伟.大数据治理与服务[M].上海:上海科学技术出版社,2016:13.
[2]张宁,袁勤俭.数据治理研究述评[J].情报杂志,2017(5):129-134,157.
[3]邓林. 主数据管理系统在大型企业中的应用[J].炼油与化工,2019(02):57.
[4]陈芳.企业实施数据治理的核心内容及条件保障[J].信息资源管理学报,2018（04）:35-36.