企业数字化转型的数据治理概述

企业数字化转型的数据治理概述

数字化生产模式与商业循环

• 模式：以数据为核心处理对象，利用信息与通信科技（ICT）平台进行生产，通过软件载体提供服务。
• 商业循环：数据转化为商机，商机转化为服务，服务带来收入增长。

人工智能销售预测模型

• 方法：融合传统时间序列分析、机器学习（线性回归、决策树、随机森林）和深度学习（循环神经网络、卷积神经网络）技术。
• 应用：基于历史数据预测未来趋势，提供精准销售预测。

数字化转型的核心与策略

• 目标：业务优化与转型，提升客户体验，增强生产力，探索新业务模式，创造净新增收入。
• 策略：数字业务战略规划，全面的数据分析，构建数据驱动的业务模式。

数据分析流程

• 步骤：提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据可视化。
• 工具：E-R图、表格、饼图、堆积条形图、线形图、面积图、直方图、散点图、热图、树形图。

数据治理与管控

• 定义：数据治理为战略规划，数据管控为规则执行。
• 目标：提升数据质量，建立决策机制，增加数据资产价值，促进部门协同，确保数据可用性、质量和安全性。

数据治理的关键因素

• 挑战：数据质量问题、决策流程模糊、管理体系复杂、人才短缺、标准化缺失。
• 必要性：提升数据质量、建立决策规则、增值数据资产、解决数据问题、促进多部门合作。

数据治理的主要内容

• 架构管理、数据开发操作、安全管理、主数据管理、数据仓库管理、内容管理、元数据管理、质量管理、数据建模、数据库设计、实施、获取、恢复、调优、保留、清除、标准分级、授权审计、外部规范、内部规范、客户数据、产品数据、维度管理。

数据类型

• 主数据：描述实体（如供应商、客户、产品）的信息。
• 交易数据：记录业务活动的事件或交易记录。
• 元数据：描述数据的数据，如数据的来源、格式、规则等。

主数据管理

• 标准梳理：编码、分类、数据三大属性（业务、技术、管理）。
• 标准制定：遵循内外部标准，定义主题、分类、属性、代码等。
• 标准体系：构建基础类、管理类数据标准。

数据标准生命周期管理

• 数据类型、长度、格式、编码规则、使用系统、权限范围等。

数据治理关键点

• 文化共识、业务调研、责任划分、分类管理、权限控制、持续迭代。

结论

企业数字化转型中的数据治理是确保数据资产有效管理和利用的关键。通过建立全面的数据治理体系，实施有效的数据管控策略，以及不断优化数据治理流程，企业能够提升数据质量，加速业务创新，驱动业务增长。同时，培养数据治理文化，确保全员参与，持续学习，是实现这一目标的重要支撑。