本文摘要：本文從基本術語及概念、數據共享服務、數據資源中心架構、數據治理平臺、數據運營體系等核心觀點來闡述，實施企業級數據治理項目是數據資源中心建設的關鍵,是企業數字化轉型和發展的基礎。企業數字化轉型趨勢是數據引領業務變革，數據集中管控成為大勢所趨，
本文從基本術語及概念、數據共享服務、數據資源中心架構、數據治理平臺、數據運營體系等核心觀點來闡述，實施企業級數據治理項目是數據資源中心建設的關鍵,是企業數字化轉型和發展的基礎。企業數字化轉型趨勢是“數據”引領業務變革，數據集中管控成為大勢所趨，如何做好數據共享和數據分析、如何發揮數據資產價值最大化是我們信息化工作首要目標。
數據管理核心發展趨勢
1、數據管理部門從成本中心轉變為利潤中心，向業務提供產品服務。
2、數據系統功能由數據應用轉變為數據服務，為業務提供數據支撐。
術語及概念
根據企業的特點，數據劃分為以下三種類型：主數據、交易數據、指標(分析型)數據。主數據可以細化為：配置型主數據、核心主數據、條件型主數據。
主數據：描述集團核心業務對象的數據，具有一致且統一的標識符和擴展屬性，在集團內會被重復使用，且存在于多個應用系統中如會計科目主數據的科目名稱、組織主數據的組織名稱等。
交易數據：記錄企業日常經營過程中發生各種事件、交易的數據，相對于主數據變化較大。訂單如會計憑證的憑訂單的銷售價格等。
指標數據：用于統計、分析的數據，一般通過交易數據計算、整合而成，并在管理報表中存在，是領導層/管理層進行管理決策的依據。如銷售收入增長率、投資回報率等。
核心觀點一：隨著信息技術快速發展和深入應用，企業數據呈現出海量增長、動態變化的特征日趨顯著。過去十幾年信息化以信息系統建設為主，信息資源不能共享，信息系統不支持跨部門、跨地區業務協同，“信息孤島/煙囪”成為信息化建設的“瓶頸”問題，數據標準化和數據資源中心建設嚴重滯后。
大數據的核心價值體現不在于數據的數量大，而在于數據的質量高，因此數據標準化管理正是大數據價值得以實現的必經之路。數據集中管控成為大勢所趨，把數據做成服務產品，為企業內部各個層級用戶提供數據服務，同時也對外提供數據服務，實現卓越運營。
借助大數據、云搜索、微應用等先進技術，搭建企業數據資產管理體系，推動企業數據資產管理規范和創新，豐富數據應用與消費工具，提升了數字資產應用價值，實現了企業數據價值挖掘及數據資產變現升值。
數據資源中心由面向分析業務的功能化平臺轉變成面向全業務域的服務化平臺轉型。數據治理平臺是數據源、數據倉庫、數據集市、服務模塊，全過程的主(元)數據管理、各個監控環節，問題處理流程。
核心觀點二：構建以“云”技術架構為支撐，以“共享服務”為建設方向的企業級數據治理平臺，為企事業單位的信息系統建設和深入應用提供標準和規范保障，為各單位、各部門、各系統提供高質量、高效的信息化標準數據支撐，推動信息系統的深度集成、數據共享和深化應用。
主數據標準化 “共享服務”內涵為：1、以“為用戶提供隨時隨地的、唯一源頭的數據資源共享服務”為愿景。2、實現“統一數據源頭及流向、統一主數據分發”。3、實現各主數據的在線管理維護，為用戶提供主數據維護的唯一數據源。4、減少重復錄入，規范數據交互，保證數據一致性，提升主數據的規范性;降低系統建設成本，提高使用壽命。
主數據“共享服務”要素包括，建立較為完善的主數據標準化運維管理體系，組建數據標準化技術服務的隊伍，建立相關的數據標準化技術能力，保證相關主數據運維的及時和有效，并及時解決主數據維護和使用過程中存在的問題，為“工廠化運維”作支撐，實現“共享服務”。
核心觀點三：主數據建設在企業信息化戰略中處于核心地位，打通各業務鏈條，統一數據語言，統一制定數據標準，實現數據共享，使數據資產價值最大化。
主數據為PLM、ERP、CRM、SRM、數據中心及相關系統提供基礎數據共享服務。主數據在信息化架構中，處于基礎支撐地位，是基礎數據的匯集地，確保目標系統數據的一致和唯一。通過主數據查詢/申請服務、主數據公共數據資源池等技術，搭建企業主數據管理體系，推動企業主數據資產管理規范和創新，豐富數據應用與消費工具，提升了數字資產應用價值。
核心觀點四：數據資源中心包含一中心+兩平臺+一體系，即：數據集中存儲處理中心、數據共享服務平臺、數據分析服務平臺，加上用戶可訪問的數據服務門戶，加上一套數據治理體系。數據治理平臺不屬于數據資源中心建設范疇，但是考慮到數據治理對于數據資源利用的管控和支撐作用，建議將數據資源中心的運營組織、制度和標準也納入到企業統一的數據治理體系當中。
數據治理平臺是基礎性平臺，為數據匯聚平臺和數據存儲平臺提供基礎層面數據標準化保障，進而為數據分析應用平臺提供服務。
數據匯聚平臺屬于數據集中存儲處理中心，負責將底層標準化數據源匯集之后供給上層應用使用。是數據共享服務中心的核心層，負責將底層標準化數據源匯集之后供給上層應用使用。
數據存儲平臺屬于數據集中存儲處理中心，負責按照數據標準規范存儲，適應分析與共享需求。是結構化和非機構化的數據存儲地，通過傳統數據倉庫的工具和開源的數據工具實現數據集中存儲。
數據服務平臺把數據做成服務產品，為企業內部各個層級用戶提供數據服務，同時對外提供數據服務，實現卓越運營。
核心觀點五：數據標準化治理的建設體系框架主要包括，制訂數據標準、規范編碼內容、建設軟件平臺、建立組織與管理流程、目標系統代碼轉化五部分。其中制訂編碼標準是基礎，規范編碼內容是過程，建設編碼平臺是技術手段，建立運營體系是前提和保障，應用系統代碼轉換是數據標準落地。
首先需要針對企業進行現狀調研、需求分析及標桿企業分析，規劃和設計數據治理體系，具體內容包含如下：
制定標準：確定數據范圍，與業務部門共同制訂主數據編碼標準。數據標準內容包括確定分類規范、編碼結構、數據粒度、屬性描述等。
建代碼庫：編制符合數據標準和規范的主數據代碼庫。包括按照數據標準進行數據檢查、數據排重、數據編碼、數據加載、數據監控策略等。
搭建平臺：建設主數據治理平臺，為數據的管理提供技術支持，實現主數據申請、主數據管理和主數據發布功能、數據清洗，包含系統接口服務。
運營體系：建立主數據管理組織和管理流程，包括建立標準管理和主數據管理的運維組織架構及考核流程;建立并完善管理流程、實現知識轉移等 。
代碼轉換：實現主數據標準代碼在目標系統的落地應用。針對已有系統，需要是一個艱難的轉化過程，有直接貫標、映射貫標兩種方式。
核心觀點六：建立企業級數據標準體系及規范是數據標準項目基礎，讓主數據管理有章可循。一般建設模式“業務部門牽頭主導，信息部門綜合管理，咨詢公司技術支撐”，該階段需要業務骨干深度參與制定。
定標準：制定《主數據標準化管理標準規范》分類標準、描述模板、編碼規則、數據模型(主數據結構表)等，同時還需要制定相對應的主數據維護細則等。讓主數據管理有章可循。
數據清洗：根據標準規范對歷史數據進行清洗、排重、合并、編碼，保證數據的完整性、準確性和唯一性。
標準貫標：主數據標準制定完成，數據清洗、編碼完成，需要對已上線、在建等業務系統，根據系統所處階段及重要性的不同，采用“完全、映射、擇機”不同的策略進行標準數據的導入。
核心觀點七：數據治理平臺是信息化相關標準文本發布、主數據全生命周期管理的重要平臺，實現企業內部標準數據資源共享服務，為數據化標準工作提供重要支撐。數據標準的維護流程和管理措施通過管理平臺進行系統實現和控制，以保證標準的唯一性和宣貫的及時性。
數據治理平臺包含標準管理、主數據管理、元數據管理、質量監控及評價、數據服務等十大模塊，具有企級主數據存儲、整合、清洗、分發以及監控等五大功能。
核心觀點八：建立運營體系數據治理項目成功前提和保障。建立數據標準化管理維護體系，主要包括管理組織、制度、流程及知識庫的建立。
1、建體系，建立“總部—二級單位”二級維護的組織保障體系，重要數據均有對應的業務牽頭部門。
2、建制度，建立《主數據標準化管理辦法》，讓主數據管理工作有法可依。
3、設組織，設立主數據管理組織，專職負責主數據管理及標準維護，確定主數據擁有、管理權利，讓主數據管理有組織 監督執行。
4、理流程，梳理數據維護及管理流程，建立符合應用情況的管理流程，保證主數據標準規范有效執行。為保證運維的高效性和資源共享，建立運維知識庫，統一的運維管理平臺作支撐。
5、理數據，根據《主數據標準化管理辦法》進行數據標準的管理和維護，保證標準規范的適應性和健全性;根據標準規范制定數據質量的考核機制，保證數據質量持續改進。
核心觀點九：數據治理項目建設路徑：整體設計，分步實施;急用先建，滾動發展。“業務”驅動“系統”，“技術”推動“業務”，保證項目實施結果不是兩張皮。
總結
數據是企業戰略轉型和發展的重要戰略資源。數據標準化是服務于這一目標的一項任重道遠的基礎性工作;從長遠角度來看，數據標準化可以提升行業領導力。
數據治理主要價值點：統一業務信息定義，消除理解歧義;打通部門、系統壁壘，實現信息集成與共享;提升系統開發及實施的效率;實現資源共享，支撐戰略協同。
數據方向論文范文：數據大集中—沖擊銀行傳統模式
網絡等現代信息技術為代表的高新技術迅猛發展，徹底改I刑變了人類的生活方式，改變企業的經營管理模式。國際、國內的一些大企業紛紛進行機構重組、改造，以適應新的發展形勢，數據處理的大集中已日益成為一種全球化的潮流。
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