数据治理如何助力企业数据质量提升?

2022-12-07 10:08:50
光点科技
数据治理

数据治理是企业管理的核心问题,而数据质量则体现了企业核心竞争力。 数据质量不仅涉及到数据的完整性、准确性、一致性、及时性等问题,更涉及到企业数据资产的保护、交易价值的提升。 通过提高产品和服务的质量获得竞争优势,最终实现对客户和市场的长期吸引和维护。 在这个过程中,对于产品与服务而言,其核心竞争力就是“价值”。 如果一个产品或服务的价值无法满足客户对市场机会、竞争优势和盈利能力的需求,那么该产品或服务就不具备市场竞争力。 数据质量的重要性在于:它不仅决定着客户体验,也决定着企业经营业绩和盈利能力; 而要提高数据质量,需要从三个方面入手:一是从技术层面提升产品和服务质量;二是提升业务人员、管理层以及外部人员等不同层面对数字化转型认知水平;三是充分利用好公司现有的数字化资源及平台。



一、从技术层面提升产品和服务质量

随着技术的发展,特别是大数据、人工智能等技术在各行业的应用,在提升产品质量与服务水平的同时,也对企业数据治理提出了更高要求。 例如:大数据应用所涉及到的大数据平台建设、系统架构设计、数据标准与规范的制定、数据管理体系和标准的制定、业务系统功能整合等。 如果说,技术是提高产品和服务质量的重要手段的话,那么其关键在于如何将技术和业务紧密结合起来。 例如:如果通过大数据平台将产品或服务与用户需求相结合,能够更加准确快速地识别出潜在需求;那么产品和服务质量必然会大大提升;反之,如果没有做到这一点的话,就不能被用户所接受。 由此可见,从技术层面提升产品质量和服务质量是提升数据质量的重要手段:一方面通过大数据平台的搭建来辅助解决问题;另一方面通过建立数据标准和规范等来保证数据质量。


二、提升业务人员、管理层以及外部人员等不同层面对数字化转型认知水平

首先,业务人员要提高对数字化转型的认知,从管理层到基层员工都要有明确的数字化转型目标。 其次,要做好组织内部的宣传工作,特别是基层岗位人员的工作汇报,同时也要通过一些业务交流、座谈等形式开展相关培训工作。 再次,组织管理层参加相关专题培训和学习交流活动。 最后,组织员工到标杆企业进行现场观摩和学习。 通过上述措施,可以大大提高公司业务人员、管理层以及其他员工对数字化转型的认知和理解水平;同时也能够让公司管理层更清晰地了解公司数字化转型的现状及其未来发展趋势。


三、充分利用好公司现有的数字化资源及平台

根据不同业务类型,可以采用不同的方式,通过组织架构、流程规范、制度流程等方法,将数据管理过程分解为:标准建立/制度制定/流程编制/审核批准/信息发布; 通过对各环节的规范和要求,最终形成完善的数据治理体系,使数据质量管理体系能够有效落地; 通过制定统一的标准和数据质量保障框架体系,将各业务系统、各层次管理层和业务人员都纳入到统一的管理架构中,通过规范数据标准化操作步骤使企业内不同部门、不同人员能够明确自身职责以及所需采集数据标准和要求,并形成一个完整的标准操作执行流程; 通过制定统一的业务质量管理流程与体系,将公司层面各部门职责以及岗位信息通过统一的接口进行流转,使业务人员能够明确各个环节所需采集数据标准和要求; 通过对业务系统中存在的违规行为进行严格管控并及时发现并制止违规问题发生。


四、总结

企业数据治理是指围绕“数据质量”的管控体系,通过提升数据质量,建立良好的应用价值评估体系与机制,促进组织数字化转型。 本文介绍了数据治理如何助力企业提升数据质量? 如何构建科学有效的企业数据治理流程? 如何从技术层面,帮助企业优化业务模式和管理体系?


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