眾說(shuō)周知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新形態(tài)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為近兩年的高熱度詞，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)下，眾多企業(yè)都在紛紛談?wù)摂?shù)據(jù)治理，也有很多企業(yè)將數(shù)據(jù)治理作為數(shù)字化戰(zhàn)略的一項(xiàng)必要舉措，列入企業(yè)的戰(zhàn)略行動(dòng)計(jì)劃。但是一個(gè)企業(yè)想要做好數(shù)據(jù)治理，并不容易。
今天很高興在這里為大家分享美林?jǐn)?shù)據(jù)公司在過(guò)去20多年間上千個(gè)項(xiàng)目總結(jié)和沉淀出來(lái)的數(shù)據(jù)治理核心理念和經(jīng)驗(yàn)。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)質(zhì)是企業(yè)“降本、增收、提質(zhì)”，是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、業(yè)務(wù)創(chuàng)新增長(zhǎng)和商業(yè)模式創(chuàng)新。數(shù)字化轉(zhuǎn)型依賴于企業(yè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，企業(yè)數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用卻面臨著問(wèn)題：
1）比如企業(yè)業(yè)務(wù)協(xié)同與數(shù)據(jù)貫通問(wèn)題：
比如說(shuō)，過(guò)去信息化建設(shè)階段，由于煙囪式系統(tǒng)建設(shè)，造成商機(jī)數(shù)據(jù)，合同數(shù)據(jù)，項(xiàng)目數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)回款數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一致，想要圍繞一個(gè)項(xiàng)目的“線索到回款”鏈路，由于基礎(chǔ)客戶數(shù)據(jù)不標(biāo)準(zhǔn)，不規(guī)范，所以貫通不了。
2）企業(yè)運(yùn)營(yíng)管控同一指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，指標(biāo)口徑不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)規(guī)范不統(tǒng)一，造成統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤，數(shù)據(jù)不可信。
又比如說(shuō)，我們?cè)谧霭l(fā)電數(shù)據(jù)治理的時(shí)候，一個(gè)發(fā)電量，生產(chǎn)口和營(yíng)銷口的統(tǒng)計(jì)的發(fā)電量都不一樣。而且相差較大。
3）數(shù)據(jù)缺失，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，數(shù)據(jù)無(wú)法獲取，數(shù)據(jù)不共享等無(wú)法滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用等問(wèn)題。
又比如說(shuō)，拿企業(yè)數(shù)據(jù)做領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)異常，一分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)都是各部分自己填報(bào)的，準(zhǔn)確性、及時(shí)性就是問(wèn)題。
4）從IT 層面。企業(yè)眾多系統(tǒng)間接口交錯(cuò)，重復(fù)開發(fā)，資源浪費(fèi)等問(wèn)題
信息化建設(shè)造成各個(gè)系統(tǒng)之間互開接口，到底有多少接口，都是什么接口，沒(méi)有人清楚。
這些問(wèn)題都需要靠數(shù)據(jù)治理來(lái)解決。所以說(shuō)“數(shù)字轉(zhuǎn)型，治理先行”。
“數(shù)字轉(zhuǎn)型，治理先行”。但是數(shù)據(jù)治理說(shuō)起來(lái)容易，做好很難。知名咨詢公司Gartner的調(diào)研顯示一組數(shù)據(jù)。這組數(shù)據(jù)說(shuō)明做好數(shù)據(jù)很不易。
只有不到20%的項(xiàng)目能夠完成數(shù)據(jù)治理且效果顯著。
一，沒(méi)價(jià)值，推不動(dòng)
很多企業(yè)在推動(dòng)數(shù)據(jù)治理工作過(guò)程中屢屢受阻，數(shù)據(jù)治好了有什么價(jià)值？數(shù)據(jù)治理工作的成果如何得到業(yè)務(wù)部門的認(rèn)可？
所以，缺少業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的驅(qū)動(dòng)，數(shù)據(jù)治理真的會(huì)處處受阻，推不動(dòng)。
二，治不了
大家思考一個(gè)問(wèn)題，企業(yè)有了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)就可以治理好數(shù)據(jù)嗎？在實(shí)際案例中，常常發(fā)現(xiàn)很多標(biāo)準(zhǔn)都束之高閣了，同時(shí)由上至下的標(biāo)準(zhǔn)貫標(biāo)模式，對(duì)于將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有很好的規(guī)范，但是對(duì)于歷史數(shù)據(jù)往往束手無(wú)策。
所以對(duì)于大量歷史數(shù)據(jù)的利用和貫通如何去做，缺少思路。
三，太費(fèi)勁，治不好
數(shù)據(jù)治理是重實(shí)施的工作，常規(guī)的方式是靠業(yè)務(wù)部門人工治理，投入成本高、周期長(zhǎng)、效率底，往往數(shù)據(jù)治理的速度趕不上數(shù)據(jù)污染的速度。所以治不好。
面對(duì)三大困局，企業(yè)如何做好數(shù)據(jù)治理，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略夯實(shí)基礎(chǔ)？美林?jǐn)?shù)據(jù)公司經(jīng)過(guò)多年的數(shù)據(jù)治理的實(shí)踐，總結(jié)出做好數(shù)據(jù)治理應(yīng)該遵循的三大理念
第一，沒(méi)價(jià)值，推不動(dòng)： 【業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)治理】以業(yè)務(wù)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)應(yīng)用方向驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)治理，讓數(shù)據(jù)治理價(jià)值看得見(jiàn)。
第二，沒(méi)思路，治不了：“以”【融合應(yīng)用】為先導(dǎo)，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的映射融合方式替代”強(qiáng)行貫標(biāo)”方式，解決歷史數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用問(wèn)題；再逐步實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。
第三，太費(fèi)力，治不好：“小數(shù)據(jù)靠人工，大數(shù)據(jù)靠智能”，美林研發(fā)大量的數(shù)據(jù)治理的算法，通過(guò)“算法治代替人工治”，讓數(shù)據(jù)治理才能更高效。
美林?jǐn)?shù)據(jù)治理新理念1，業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)、價(jià)值為先：
業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)治理：就是以“場(chǎng)景化的業(yè)務(wù)應(yīng)用”為牽引，驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)治理。治理對(duì)象、治理規(guī)范和規(guī)則都來(lái)源于業(yè)務(wù)場(chǎng)景和應(yīng)用，治理過(guò)程由業(yè)務(wù)部門來(lái)負(fù)責(zé)，治理的成果將服務(wù)于業(yè)務(wù)應(yīng)用。
比如，我們?cè)陔娋W(wǎng)的業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)質(zhì)量質(zhì)量過(guò)程為例，分享一個(gè)故事。
在我們前些年做數(shù)據(jù)治理的時(shí)候， 我們先從業(yè)務(wù)部門搜集了很多的核查規(guī)則，跑出數(shù)據(jù)，每周能核查出來(lái)20多萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)問(wèn)題，然后分明別類的將這些問(wèn)題發(fā)送給業(yè)務(wù)部門，讓業(yè)務(wù)部門修正?？梢灶A(yù)料會(huì)面臨什么問(wèn)題？
業(yè)務(wù)人員的反應(yīng)是什么？：這么多這么改？什么時(shí)候能治理完呀？第二反應(yīng)是：核查的這些問(wèn)題有什么意義呢？跟我有什么關(guān)系；我的數(shù)據(jù)已經(jīng)很好了。我不覺(jué)得有問(wèn)題？所有，根本推動(dòng)不了業(yè)務(wù)部門治理治理。
帶著這個(gè)問(wèn)題我們的解決思路就是“找到核心的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景才能推動(dòng)數(shù)據(jù)治理，所以圍繞【線損指標(biāo)計(jì)算】出發(fā)，進(jìn)行質(zhì)量核查和數(shù)據(jù)治理，治理完以后就能發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問(wèn)題，諸如此類，展開了營(yíng)配貫通數(shù)據(jù)治理、高可靠供電數(shù)據(jù)治理，以及電網(wǎng)網(wǎng)架的數(shù)據(jù)治理等等一系列的基于業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)治理工作。
業(yè)務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)治理，同時(shí)業(yè)務(wù)應(yīng)用檢驗(yàn)數(shù)據(jù)治理成果，才能讓企業(yè)數(shù)據(jù)治理有價(jià)值，有動(dòng)力。
美林?jǐn)?shù)據(jù)治理新理念2，標(biāo)準(zhǔn)為基、融合推進(jìn)：
“無(wú)標(biāo)準(zhǔn)，不治理”，但是有了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)就一定能治理好嗎？
1、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)治理步驟可以簡(jiǎn)單概括為：定標(biāo)準(zhǔn)、做執(zhí)行、強(qiáng)監(jiān)督，但是這種治理思路，很難執(zhí)行下去，為什么？現(xiàn)在的企業(yè)，或多或少都經(jīng)歷的多年的信息化建設(shè)，很少有企業(yè)能一開始就制定好數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，并在所有的系統(tǒng)建設(shè)中都嚴(yán)格遵守這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，因此，在存量系統(tǒng)中強(qiáng)推統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是不可行，標(biāo)準(zhǔn)制定容易，后續(xù)的執(zhí)行、監(jiān)管都非常困難，如何協(xié)調(diào)系統(tǒng)整改？以誰(shuí)為準(zhǔn)？歷史數(shù)據(jù)如何處理？如何避免兩張皮問(wèn)題？這些都是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理在實(shí)際應(yīng)用中必須面對(duì)又無(wú)法解決的問(wèn)題。
2、美林?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)此創(chuàng)新性的提出了“融合先行，終向統(tǒng)一”的思路，對(duì)存量系統(tǒng)和新系統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理實(shí)行分而治之。
a、針對(duì)存量系統(tǒng)，為了不影響業(yè)務(wù)運(yùn)行、避免系統(tǒng)改造、降低歷史數(shù)據(jù)影響，美林采用統(tǒng)一接入、映射關(guān)聯(lián)的方案，滿足跨業(yè)務(wù)應(yīng)用的需求，解決一物多碼的問(wèn)題。
b、基于存量數(shù)據(jù)的融合、映射結(jié)果，依靠自動(dòng)識(shí)別算法，輔助構(gòu)建數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，包括主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、參考數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等。
c、針對(duì)新系統(tǒng)，自動(dòng)執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)
d、依靠自動(dòng)化方式進(jìn)行數(shù)據(jù)核查，為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作開展提供抓手，持續(xù)支撐數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作
這樣的數(shù)據(jù)治理方案，才能讓標(biāo)準(zhǔn)落地更平滑，數(shù)據(jù)治理更有效。
美林?jǐn)?shù)據(jù)治理新理念3，AI賦能、增強(qiáng)治理：
數(shù)據(jù)治理是重實(shí)施的工作，耗費(fèi)人力，投入長(zhǎng)，見(jiàn)效慢，美林?jǐn)?shù)據(jù)依托自身人工智能等技術(shù)研究，研發(fā)了數(shù)十種數(shù)據(jù)治理算法，將應(yīng)用智能化的算法替代人工治理過(guò)程中，提高治理成效。
業(yè)界也有一句話：“小數(shù)據(jù)靠人工，大數(shù)據(jù)靠智能” ，美林已經(jīng)積累了十多種典型的算法治理的場(chǎng)景。
1）關(guān)系發(fā)現(xiàn)算法：自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)字段的之間關(guān)系。
2）數(shù)據(jù)探查算法，了解數(shù)據(jù)含義
3）敏感數(shù)據(jù)識(shí)別算法，識(shí)別敏感數(shù)據(jù)
4）主數(shù)據(jù)識(shí)別算法，代替咨詢顧問(wèn)識(shí)別主數(shù)據(jù)
5）參考數(shù)據(jù)識(shí)別算法，識(shí)別參考數(shù)據(jù)
6）主數(shù)據(jù)融合算法，完成不同系統(tǒng)同一數(shù)據(jù)的融合
7）知識(shí)提取/關(guān)系提取算法
通過(guò)這些算法將數(shù)據(jù)治理過(guò)程自動(dòng)化、智能化，讓數(shù)據(jù)治理更高效。
那么，這些好的理念如何如何推動(dòng)企業(yè)數(shù)據(jù)治理的實(shí)踐落地?呢？接下來(lái)，我將來(lái)【介紹基于三大治理理念】的一體化數(shù)據(jù)治理落地解決方案。
美林作為一個(gè)老牌的數(shù)據(jù)治理服務(wù)商，將以上三大核心理念融入到數(shù)據(jù)治理的解決方案中，面向客戶提供“咨詢+產(chǎn)品+實(shí)施”三位一體的數(shù)據(jù)治理服務(wù)方案，貫穿客戶的數(shù)據(jù)治理工作從規(guī)劃到落地的全過(guò)程。
咨詢：頂層設(shè)計(jì)、規(guī)劃了企業(yè)數(shù)據(jù)治理如何去管理，指導(dǎo)企業(yè)的數(shù)據(jù)治理實(shí)施。
產(chǎn)品：以業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)治理和智能化數(shù)據(jù)治理為理念研發(fā)了智能化數(shù)據(jù)治理平臺(tái)，支撐企業(yè)數(shù)據(jù)治理到數(shù)據(jù)應(yīng)用全過(guò)程。
實(shí)施：堅(jiān)持以【業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)、價(jià)值為先】理念，沉淀了一套成熟的數(shù)據(jù)治理方法論，并且有服務(wù)于央企國(guó)企業(yè)等數(shù)十年的實(shí)施團(tuán)隊(duì)，提供專業(yè)的數(shù)據(jù)治理服務(wù)，確保企業(yè)數(shù)據(jù)治理工作平穩(wěn)落地。
這里，咨詢規(guī)劃和實(shí)施服務(wù)都依托與數(shù)據(jù)治理平臺(tái)展開，所以，最后重點(diǎn)介紹產(chǎn)品部分：經(jīng)過(guò)多年的沉淀和打磨，研發(fā)出一款業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的、智能化的數(shù)據(jù)治理平臺(tái)產(chǎn)品-Tempo數(shù)據(jù)治理平臺(tái)：包含兩態(tài)感知的數(shù)據(jù)模型管理、自動(dòng)感知的元數(shù)據(jù)管理、融合的標(biāo)準(zhǔn)管理、場(chǎng)景化的質(zhì)量管理、智能識(shí)別的主數(shù)據(jù)管理、自助式的數(shù)據(jù)服務(wù)管理、完備的數(shù)據(jù)安全管理、圖譜式的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理以及可擴(kuò)展的智能算法底座構(gòu)成。
總結(jié)：
數(shù)字化轉(zhuǎn)型狀態(tài)下，企業(yè)如何做好數(shù)據(jù)治理？美林?jǐn)?shù)據(jù)將二十余年央企國(guó)企服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，百余家數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)中識(shí)別出數(shù)據(jù)治理的三大困局，并沉淀出沉淀出“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)治理”“標(biāo)準(zhǔn)融合數(shù)據(jù)治理”“算法代替數(shù)據(jù)治理”的治理理念，研發(fā)出業(yè)務(wù)化智能化的數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品，并且面向企業(yè)提供三位一體的數(shù)據(jù)治理落地方案，助力企業(yè)做好數(shù)據(jù)治理，做最有價(jià)值的數(shù)據(jù)治理，做最高效的數(shù)據(jù)治理！
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