2025工业企业二次数据治理实践指南白皮书

▎版权声明 本报告版权属于国际数据治理协会（以下简称IDGA），并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明“来源：国际数据治理协会”。违反上述声明者，本协会将追究其相关法律责任。 ▎编制说明 本指南的撰写得到了IDGA多家企业与专家的支持与帮助，主要参与单位与人员如下。 参编单位：山东中翰软件有限公司、深圳德讯信息技术有限公司、聚中软件（上海）有限公司、北京海纳数聚科技有限公司、北京万山数据科技有限公司、北京中软国际信息技术有限公司、太极计算机股份有限公司、中国电子工程设计院股份有限公司、东华软件股份公司、多氟多新材料股份有限公司、天津天保控股有限公司、西藏奇正藏药股份有限公司、泰和新材企业股份有限公司、卡士乳业（深圳）有限公司、南京医药股份有限公司、浙江南都电源动力股份有限公司、上海派拉软件股份有限公司、山信软件股份有限公司、武汉春笛信息科技有限公司、广州辰智信息科技有限公司、内蒙古飞致创新科技有限公司、山东创先信息技术有限公司、太一数据科技（山东）有限公司、浪潮创新科技股份有限公司。 参编人员：段效亮、蔡文海、杜绍森、赵向朋、鲁四海、陈秉宏、张玉勇、刘海庆、刘源、李振、张超、刘伟、童强、周齐心、蔡乐、刘芳芳、王洪涛、孙红、陈皓秋、葛洪玉、赵建业、李晓帅、任涛、牛文彬、李广兵、张志峰、王皓宇、马云涛、高启才、谢增标、陈聪、刘旺、许光峰、王贲、王恩开、刘海洋、刘志、曹彦虎、萨福星、徐延省、石晓光、陈志鹏、刘虎。 ▎前言 伴随数字化转型的不断深化，数据已然成为企业的核心资产与关键驱动力。在过去的数据治理过程中，企业积累了庞大的数据资源，初步奠定了数据管理的基础。然而，正如首次远征结束后需进行复盘与休整，企业首次的数据治理实践在取得阶段性成果的同时，也暴露出诸多深层次问题：数据质量参差不齐、流程存在壁垒、业务价值难以充分彰显等，这些问题依旧制约着企业精准决策、高效运营和业务创新。 数据治理并非一蹴而就的速决战，而是一场需要持续投入、持之以恒的“持久战”。首次治理为企业奠定了宝贵的基础，也使企业更加清晰地认识到，解决多年累积的复杂数据问题，如同医治顽疾，必须讲究策略与方法，切不可急于求成。历史经验表明，期望一步到位、全面革新的方案往往因阻力过大、成效迟缓而面临半途而废的风险。 因此，启动二次数据治理，企业将其定位为在既有成果基础上的“精心谋划”与“深化攻坚”。本指南的形成，是基于对前一阶段工作的深刻反思以及对当前数据现状的全面审视。二次数据治理的启动准备工作比以往任何时候都更为重要且必要。它要求企业不仅要有坚定的决心，更要有周全的计划、务实的策略以及对变革阻力的充分预估。 本指南旨在系统性地规划二次数据治理的路径，将秉持“聚焦痛点、由点及面、小步快走、价值导向”的实施原则，确保在稳健中启动，在达成共识中推进，在体现价值中持续。通过二次数据治理来突破企业现有数据瓶颈，使数据资产真正焕发生机，为企业的战略发展筑牢坚实可靠的数据根基。 一、工业企业数据治理现状 经过深入探究，众多工业企业在数据治理方面面临着多维度的挑战。 1.1顶层设计层面 当前的数据治理体系存在系统性架构缺失的问题，尚未构建起覆盖整个企业的数据战略规划框架。各业务板块依据自身需求进行数据建设规划，导致企业级数据治理目标与部门级执行路径出现严重脱节，跨业务的数据标准难以实现统一。 1.2数据质量层面 尽管企业已成功部署主数据管理（MDM）平台，并对编码体系实施了统一的规范化管理，建立了涵盖数据管理组织、制度、流程、考核机制及相关主数据标准的企业级管理体系，实现了主数据的一处录入、多处复用，然而数据质量问题始终未能得到根本且彻底的解决，导致主数据管理（MDM）平台长期陷入“仅作为赋码工具”的尴尬境地。 此外，众多工业企业在面对彻底解决数据质量问题的巨大挑战时，往往选择主动忽视甚至采取“回避”策略，仍然借鉴政府、金融等非工业企业在数据采集过程中采用的简易（或人工智能）清洗方法，未能充分考虑工业企业自身数据质量管理的复杂性，进而使得数据质量问题在企业管理过程中频繁凸显。 1.3数据价值应用层面 多年来，众多工业企业高度重视指标的可视化管理，使得该领域的指标梳理 与可视化呈现等方面逐渐趋于成熟和完善。与此同时，针对指标可视化的效率（即速率，不涉及准确性）持续进行优化，经历了从报表到商业智能（BI），再到大数据分析，直至数据中台机制的发展历程，实现了数据指标可视化效率（速率，不涉及准确性）的质的飞跃。 然而，诸多工业企业在数据资源覆盖程度上仍存在显著不足，甚至采购、生产、营销等核心业务领域的数据资源尚未完成标准化的梳理与盘点。数据资源转化率（数字业务化）处于较低水平，采购过程及生产各环节问题的业务探查应用开发进度迟缓，导致数字化转型的周期延长、难度增加。 二、改进建议概述 针对上述痛点问题，建议构建“战略—标准—技术—应用”四位一体的数据治理体系。 2.1深入战略规划 制定为期五年的科学顶层设计方案，全面覆盖战略目标、实施路径、阶段性里程碑及保障机制。通过年度滚动规划，将战略细化成可操作的具体任务，明确各部门的职责分工与协同机制，建立战略执行跟踪及动态调整机制，确保数据治理战略与客户业务发展目标实现高度契合。 2.2重塑标准体系 构建涵盖静态数据标准、元数据标准、业务数据标准等核心业务领域的统一标准体系，对多项数据项进行规范性定义。通过搭建数据标准管理平台，实现标 准制定、发布、执行及监控的全生命周期管理，确保各业务系统数据在采集、存储、处理与共享过程中的一致性和规范性。 2.3完善技术支撑 借助外挂数据质量自动校验平台及构建完善的监控预警机制，全方位提升众多工业企业的数据质量，确保数据的准确性、完整性与一致性，为企业的数字化转型和高质量发展提供坚实的数据支撑。以规则驱动为核心，通过数据校验实现质量管控，利用可视化结果辅助决策，并依托系统管理保障运行安全，构建涵盖数据采集、存储、使用至归档的全生命周期闭环管控体系，确保数据质量持续提升和业务稳定运行。 通过标准化API接口与现有数据管理平台实现无缝衔接，搭建全链路数据流转通道。平台引入智能路由机制，依据数据类型（结构化/非结构化）、业务场景（生产数据/营销数据）、数据来源（内部系统/外部合作方）等多维度标签，动态调用差异化校验规则模板。 校验体系采用“基础校验+业务逻辑校验”的双层架构。系统通过正则表达式或算法匹配规则，强制验证数据符合行业标准格式，若出现格式异常，即刻触发阻断式告警并自动生成错误日志；针对生产日期的校验，除基于时间戳进行合规性逻辑校验外，还会联动产品有效期数据，构建“生产日期-有效期-停售日期”的三维校验模型。例如，当某批次产品生产日期与有效期数据存在逻辑冲突时，系统不仅会标注异常数据，还会通过智能算法回溯关联的生产记录、仓储流转记录，生成完整的异常数据溯源报告，助力业务部门快速定位问题根源。 2.4面向应用价值 突破传统仅关注数据指标可视化效率的思维局限，开创以数据质量为核心的数据治理价值展现新路径，涵盖精准支撑战略决策、加速数字化转型进程等多个方面。 1.精准支撑企业战略决策 高质量的数据能够为管理层开展基于精准数据的战略决策提供有力支撑。企业通过深入剖析这些精确且全面的数据，可以洞察市场趋势、客户需求、生产瓶颈等关键信息，从而为产品创新、服务优化、流程改进提供精准的决策依据。 与此同时，在企业进行并购或合作活动时，高质量的数据有助于快速整合资源，提升决策效率和成功率。各方业务，降低数据融合的成本与风险，推动业务整合进程的加速。 2.加速数字化转型进程 低质量数据可能导致生产浪费、库存积压、销售损失等直接成本，以及因客户投诉和品牌声誉受损而产生的间接成本，同时也会延缓企业数字化转型的步伐。通过实施严格的数据质量校验（涵盖源端和末端），企业能够及时察觉并精准追溯数据问题的根源，从而更有效地评估现有的业务管理问题和财务风险，及时制定业务改造或创新策略，有力推动企业数字化转型的进程。 三、基于三区一循环全景治理架构的解决方案 工业企业数据治理的“三区一循环”全景架构，是对数据治理体系的系统性可视化展示，涵盖了从数据生成到价值释放的全链路过程。各个阶段既独立专注 又相互协同，最终达成“数据可控、可用、可增值”的目标，具体架构如下图所示。 注：此架构对应的白皮书已于2025年10月正式发布，可访问IDGA官方网站（www.chinaedg.com）查询。 完善覆盖全企业的统一数据标准和管理体系，对主数据及业务场景数据进行实时清洗与标准化处理，构建涵盖全业务域、全数据链条的数据资源管控体系，为企业数字化转型奠定坚实的数据基础。具体方案如下： 3.1面向数据质量的管理优化 针对已实施主数据管理（MDM）平台的工业企业，拟定面向数据质量的优化架构如下： 1.完善数据管理体系 完善数据治理组织，构建跨部门协同的主数据治理委员会，制定切实可行的《主数据管理办法》，明确权责边界。通过组织架构调整，设立针对企业核心主数据——物料、供应商、客户三大主数据管理小组，运用数据血缘分析工具，完成存量数据的清洗、去重与标准化工作。建立主数据质量评分体系，将主数据完整率、准确率纳入部门KPI考核，确保核心主数据标准化率达到100%。 成立由企业高层领导牵头，涵盖信息技术部、采购部、生产部、销售部、质量管理部等核心部门负责人的主数据治理委员会。企业分管信息化的副总经理担任委员会主任，全面统筹主数据管理战略规划与重大决策；信息技术部总监任副主任，负责技术支持与方案落地协调；各业务部门负责人为委员会成员，从业务需求角度参与决策，确保主数据管理与业务流程紧密结合。委员会定期召开会议，每月至少举行1次，遇重大事项可随时召开临时会议，具体职责如下： 战略规划：主数据治理委员会负责制定主数据管理的长期战略及短期目标，确保其与企业整体数字化转型战略保持一致，明确主数据管理在数据治理优化中的定位与优先级。 决策审批：对《主数据管理办法》、主数据标准规范及重大主数据变更等事项进行审议和决策，保障主数据管理工作的合规性与权威性。 资源协调：协调跨部门资源，解决主数据管理工作中遇到的人员、资金、技术等难题，推动主数据管理项目的顺利实施。 监督考核：监督主数据管理工作的执行情况，对主数据治理相关部门及人员进行考核评价，确保各项工作任务得以落实。 2.补充业务场景数据管理 企业目前已部署传统主数据管理平台，但其管理的数据范围较为有限，仅能充当编码和数据共享的单一系统。为满足当前企业的产业大脑及数字化转型需求，亟需拓展数据标准化管理的覆盖范围，并增强对业务场景数据的管控能力。 计划增加专业平台（即数据管控平台）的部署，现有主数据生成及接口交互流程保持不变。在此基础上，主数据平台将额外负责将主数据推送至数据管控平台（或由数据管控平台主动获取），获取数据后，在数据管控平台中进行业务场景数据信息的补充维护，并将其分发至相应的业务系统。 3.强化数据质量管理 (1)强化事中校验 增强数据采集过程中的质量校验能力，例如增设算法校验和行为约束机制。现有的主数据平台维持原状，继续作为主数据申请的源头。将数据管控平台嵌入主数据平台的申请流程中，为其提供数据质量校验功能。若校验通过，数据管控平台将反馈结果至主数据平台，继续执行原有流程；若校验未通过，则向主数据平台返回失败信息，需重新修改调整后再次启动流程。具体流程如下图所示。 (2)补充事后监测 建立数据质量日常监测机制，依托多种监测技术对数据质量问题进行再判断和再处理。具体技术包括算法分析、数据拼接比较、计算结果比对、敏感词筛查、离群值检测以及枚举值审核等。详细情况如下图所示。 监测指标设定如下： 完整率：计算主数据中必填字段的完整程度，公式为：完整率=（完整数据记录数/总数据记录数）×100%。例如，在物料主数据管理中，物料编码作为系统识别的唯一标识，名称用于业务人员快速