“2021”来了，带着国企数据治理的需求来了！
作者丨石秀峰
全文共4825个字，建议阅读需15分钟
<正文开始>
Hi，大家好！
今天是2021年开工的第一天，祝大家工作顺利、万事顺心！
回首2020，不得不感叹，这是特殊的一年，不平凡的一年。
这一年，发生了太多的不寻常、糟心和让人难忘的事情：从新冠肺炎、武汉封城，到居家办公、全民抗议；从可比离世，到英国脱欧；从澳洲大火、到巴印蝗灾；从中美贸易摩擦日益加剧，到中印加勒万河谷边境冲突；从北斗卫星接轨，到天问、嫦娥探月……
无论是糟心的一年、难忘的一年，还是存满机遇和挑战的一年，这一年也都过去了。
庆幸的是，2020你我都好！
……
2020年，我写了30多篇“数据治理”相关文章，有很多伙伴关注了我，也有很多伙伴成了我的朋友。伙伴们，感谢一路有你！
传播数据知识，让更多的人了解数据治理和数据应用，帮助更多的人建立数据思维，是本公众号的初心。
2021来了，希望我能不忘初心，将数据知识分享这件事情继续坚持下去。
2021来了，作为本年度开年的第一篇，跟大家讨论下，国企数字化转型背景下的数据治理这件事。
希望在评论区看到您的观点，让我们一起进步。
2020年8月21日，国务院国资委印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》（以下简称《通知》），就推动国有企业数字化转型做出全面部署。《通知》的发布，标志着国企的数字化转型战役正式打响！
国企的数字化转型的驱动力，主要来自两个方面，一是自身动力，二是外部压力。
数字化已经给我们的生活方式、工作模式带来了巨大的改变，甚至是颠覆。而这种颠覆和改变是不可逆的，就如同现在我们有了汽车，出行就再也没有“骑马”的了，那无人驾驶一旦普及，估计“开车”就会成为一种生活体验。
数据已经成为土地、劳动力、资本和技术等传统经济增长要素外，新的推动经济增长和产业变革的核心要素。在这场数字化浪潮中，谁掌握了数据，谁就是主导。独领风骚的无疑是互联网企业，互联网企业的成功实践也证明了数字化蕴含的商业价值、社会价值无法估量。
相对互联网企业，传统企业的数字化还处在萌芽和起步阶段，亟需借助数字化的手段，来提升和创新现有的运营模式、管理能力，从而增强企业竞争力。这是国企数字化转型的内驱力。
而来自企业外部的压力主要体现在以下几个方面：
首先，科技是第一生产力。在过去的工业革命中，不论是蒸汽动力带来的机械化生产，电力使用创造的大规模生产，还是电子和信息技术带来的自动化生产，每一次工业革命都是新技术推动的。而以大数据、云计算、人工智能、区块链、5G等新技术为代表的第四次工业革命已然来临。在这个数字化的浪潮中，每一个企业都无法逃避，难以幸免，要么乘风破浪，要么死在沙滩。
第二，在中国崛起的进程中，中美关系无法回到过去，中美之间贸易摩擦、经济对抗、科技博弈也无法避免。在这个的大环境下，传统的企业不但需要加强自主创新，更需要快速融入全球化的数字经济中。
第三，2020年的一场疫情，我们看到数字化企业要远比非数字企业遭受的损失少得多。再次告诉企业：数字化不是可选项，而是必选项。
国企数字化转型需要从数字化战略、数字化应用、数字化技术、数字化组织、数字化人才以及数据文化和思维等多个方面考量。从企业发展和战略规划的视角，定义企业数字化的愿景目标，设计企业数字化的业务应用场景，构建基于5G、云计算、大数据、IoT等新一代信息技术的数字化平台，建立数字化组织，，培养具有数据思维的人才……
而这一切都离不开新时代的一个重要生产要素——数据。
我们看到，我国的央企、国企的数字化发展很不均衡，在部分行业和企业，例如金融、电信领域已经有了很好的数字化探索和实践，而大多的能源企业、制造企业的数字化才刚刚起步。
尽管在过去的“十二五”、“十三五”的10年当中，很多企业都建设了大量的信息化系统，这些系统的建设在一定时期、一定程度上，解决了企业的“业务数据化”问题，积累了大量的数据。
但过去的信息化建设，普遍存在的问题是，单业务线条视角的系统建设，缺乏顶层的业务规划、技术规划和数据规划。因此，一个个业务系统建设的背后，也形成了一个个“信息孤岛”。业务系统各自为政、烟囱林立，难以形成统一、一致的数字化应用。
国企的数字化转型除了要打通“数据孤岛”，还需要翻越数据质量和数据安全这两座“大山”。
传统企业的数据质量管理现状普遍不够乐观。很多企业的数据质量意识淡薄，数据管理职能缺失，无制度可依，数据操作不规范，数据质量问题严重；核心主数据的缺乏统一的数据标准，同一类型的数据在多个系统中都有存储，且系统之间没有数据同步，造成数据不一致、不完整、不正确等问题；一些重要的业务数据，虽然有了一些简单的归档处理，但缺乏有效的数据管理手段，这些数据只能尘封在数据库的角落中，无人问津、永远的“沉睡”着。
国有企业的数据安全也存在较大的挑战。随着国家改革开放的进一步深化，国企也会更加深入的融入到全球化商业的竞争和合作中。同时，随着《国家网络安全法》、《个人信息安全规范》等法律法规的颁布，国家层面对数据安全的监管会越来越严格，数据安全成为了企业运营的“红线”。数字化需要全产业链打通，如何做好数据流动的重新配置和优化，在满足数据安全防护和个人隐私保护的前提下，实现数据开放和应用，是每个企业必须面对的问题。
数据是企业的重要资产，是企业数字化的基础和前提。在企业数字化转型的过程中，数据治理是一个绕不开的“路”，这条路必须得走，而且必须得走好。
其实，关于这一点，在国务院国资委发布的《通知》上已经说的很明白了。
原文如下：
“构建数据治理体系。加快集团数据治理体系建设，明确数据治理归口管理部门，加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，定期评估数据治理能力成熟度。加强生产现场、服务过程等数据动态采集，建立覆盖全业务链条的数据采集、传输和汇聚体系。加快大数据平台建设，创新数据融合分析与共享交换机制。强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力。
根据《通知》要求，作为企业数字化转型的基础，笔者理解国企数据治理体系的内容包含：数据治理组织、数据治理标准与规范、数据治理流程、数据治理技术和工具、数据应用体系。
“明确数据治理归口管理部门”——这是数据治理组织的内容。企业需要一个数据管理组织，能够站在企业级的高度，结合业务和IT的视角，跨系统梳理并整合数据资产。数据管理和应用的第一步就是数据确权认责，明确数据的归口管理部门、明确组织岗位要求，是定义数据标准、制定数据管理流程和实施治理的前提。
“加强数据标准化、元数据和主数据管理工作”——这是数据治理标准规范的内容。“书同文、车同轨”，数据标准的制定为各部门、各系统数据的统一奠定了基础；元数据的梳理，实现对企业数据的全面盘点，激活企业数据资产，释放数据价值；主数据的统一，打通企业信息孤岛，实现应用集成，有效支撑企业的业务协同和管理决策。
“加强生产现场、服务过程等数据的动态采集、传输和汇聚体系”——这是构建数据治理流程，实现数据全生命周期管理。建立覆盖全业务链条的数据管理流程，控制每一个过程、环节的数据质量、保证数据安全，实现企业数据的有效管控。
“加快大数据平台建设，创新数据融合分析与共享交换机制”——这是数据治理技术与工具的建设内容。数字化转型下的数据治理平台是一个广泛的概念，它不仅是一个融合了元数据、主数据、数据质量、数据安全的数据管理平台，也是一个包含了数据架构、数据模型、AI算法、数据加工处理、数据分析挖掘等能力的数据应用平台。当然，是否要建设这样一个“大而全”的平台才能实现数字化转型，一定不是这样的！每个企业应根据自身现状和需求情况，量力而行，由小到大，逐步建设，不可盲目。
因此，《通知》也明确提出了“定期评估数据治理能力成熟度”的要求，数字化转型的道路要走得稳、走多远，不仅要有战略层面的顶层设计，实施过程中也需要一步步的稳扎稳打，定期的复盘、总结和评估，将更有利推动目标的实现。
“强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力”——这是强调了数据的应用。数据治理的目的是让数据用起来，只有将数据应用到企业的各个业务场景（采购、设计、生产、仓储、物流、营销、管理……）中，才能发挥出数据的价值，从而驱动业务和管理的创新。
1、从大处着眼，从小处着手
企业数据治理的切入点众多，从哪入手以及沿着什么路径推进，不容易理清。横向沿着企业价值链每个业务域环节，纵向沿着数据治理不同的治理领域（参考DAMA-DMBOK中的数据治理10大领域），每个交叉单元格都是数据治理的机会点，例如：运营管理域元数据管理、生产域主数据管理。加上企业的其他支撑业务线，数据治理的触点多达几十个。在有限的资源里，从哪个机会点入手是难点。
作为企业数字化转型的基础，企业数据治理应当“从大处着眼，从小处着手”。在数字化战略层面做好全面规划和顶层设计，同时本着“急用先行”的原则开展数据治理，梳理出对业务的影响面大，实施的可控性强，预期价值明显的数据和场景，有针对性的开展治理。从小处入手更容易成功，取得一定成绩后，不仅可以解决当前的业务痛点问题，也能增强数据治理团队的信心，从而使得数据治理有条不紊的持续进行。
切忌，数据治理刚开始切勿贪大求全。
2、主数据的基础，有待进一步夯实
在企业数据治理的众多选项中，主数据管理是最基础，治理价值最大，也是相对容易入手的数据治理领域。主数据不仅是业务系统数据集成的基础，也是企业业务协同和商业智能的基础。在建造“数字企业”这个高利大厦的之前，每个企业都应将主数据这个地基工程夯实。
主数据管理是一个出现了10多年的概念，从理论体系到实践应用都已经相对比较成熟了。部分大型国有企业也都实施了主数据管理系统，但实施效果层次不齐。每个企业都要明确是否真的将主数据管理做扎实了，还是只是上了一个系统？如果是后者，建议对主数据管理重新考量。
笔者建议企业数字化转型都应该对主数据管理的成熟度的作一个自我评估，厘清自身主数据管理的现状以及与先进标杆的差距，然后在确定主数据治理的路径，进一步将主数据的基础夯实。（可参考DMM、MD3M、DataFlux等主数据管理成熟度模型，在笔者之前的文章中对这几个成熟度模型都有做过详细的介绍和解读）
3、元数据管理，盘活企业存量数据
部分企业上了很多的信息化系统，也沉淀和积累了大量的数据，但是这些数据多数都是“沉睡”在“孤岛”的信息系统中，没有利用起来。很多企业连CIO、CDO们，都不清楚自己企业中有哪些数据以及这些数据存放在哪里，甚至有的CIO连企业有几个信息系统都不清楚，就能不要说其他的领导及业务人员了。
企业数字化转型，需要对企业的数据资产做一个全面的盘点，梳理出企业到底有哪些数据资源，识别出哪些数据资源是数据资产，并对这些数据资产进行有效管理和利用。数据资源盘点的过程，需要元数据管理。当然，这个工程是一个很大、很复杂的工程，需要业务部门、技术部门相互配合，更需要高层领导的大力支持。
4、数据安全管理，新形势下数据治理的焦点
国家层面已经将数据纳入了继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素，是企业实现数字化转型的基础。一方面，有效的数据应用能够提升企业经营水平，甚至再造企业商业模式。另一方面，层出不穷的数据泄露和网络安全事件也给企业数据安全和个人隐私保护带来了新的挑战。数据安全管理将成为企业在新形势下重点关注的领域。
企业数据安全管理也是一个很大的话题，篇幅有限，我们在后续文章继续探讨。
这里有一篇笔者之前写的数据安全治理的文章，感兴趣的可以看下《数据安全治理的九大要素》
写在最后的话
2021年，作为“十四五”的开局年，在企业数字化转型的大潮中，各大国企、央企的数字化和数据治理需求将会迎来一个爆发。希望每个企业都能不忘初心，以企业发展为本，不盲目跟风，抓好数据治理，搞好数字化转型；希望每个数据工作者，都能放下浮躁，打磨本心，成为真正的“数据工匠”。
2021，你好，我们来了！
（写于2021年元旦）