導讀：在企業數據治理的戰術層面，有一套完整的數據治理實施方法論，包括理現狀與定目標、能力成熟度評估、路線圖規劃、保障體系建設、技術體系建設、策略執行與監控、績效考核以及長效運營。

作者：用友平臺與數據智能團隊

來源：大數據DT（ID：hzdashuju）

筆者將其記為數據治理的8項舉措，如圖3-5所示。通過落實這8項舉措，構建數據治理的核心能力，鋪平企業數字化轉型之路。

▲圖3-5 企業數據治理的8項舉措

01 理現狀，定目標

企業實施數據治理的第一步是厘清企業數據治理的現狀，明確數據治理的目標。

• 理現狀：從組織、人員、流程、制度、數據、系統等多個方面進行需求調研和現狀分析，以便對企業的數據治理現狀有個全面的認識。

• 定目標：企業不會為了治理數據而治理數據，其背后是管理和業務需求在驅動。數據治理目標應緊緊圍繞企業的管理和業務目標而展開。

02 數據治理能力成熟度評估

很多企業想進行數據治理，但是不知道該如何入手，數據治理能力成熟度評估為企業數據治理提供了一個切入點。

數據治理能力成熟度評估是利用標準的成熟度評估工具，結合行業最佳實踐，針對企業的數據治理現狀進行客觀評價和打分，從而找到企業數據治理的短板，制定切實可行的行動路線和方案。

可參考的數據治理能力成熟度評估模型有CMMI的DMM模型、EDM的DCAM模型、國標DCMM模型（GB/T 36073—2018）、IBM數據治理成熟度模型、MD3M主數據管理成熟度模型等。

03 數據治理路線圖規劃

企業數據治理路線圖是以企業數據戰略—愿景和使命為綱領、以急用優先為原則、以分步實施為策略進行的整體設計和規劃。

治理路線圖主要分幾個階段實施，每個階段的治理目標、時間節點、資源投入、輸入輸出和預期收益等。數據治理路線圖的重點是給出具體的階段性目標，以及實現這些目標所需的步驟、方法、資源、技術、工具等。

治理路線圖是對企業數據治理的全方面、全鏈路的體系化規劃，解決企業數據治理“頭痛醫頭，腳痛醫腳”的問題。

04 數據治理保障體系建設

企業數據治理的保障體系包含組織和人員、制度和流程等方面的內容。

通過建立專業負責、分工協作的數據治理組織體系，落實各數據管理組織和支持部門的權責，實現數據治理從項目型組織管理向專業實體組織管理的轉變。

通過建立并健全數據治理制度和流程，落實各級數據管理部門和提報人的崗位和職責，規范數據的新增、變更、使用流程，從而最大限度地提升數據質量。

05 數據治理技術體系建設

企業數據治理的技術體系包括但不限于：數據梳理與建模、元數據管理、數據標準管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全治理、數據集成與共享。不同的行業、不同的業務場景，應使用與其相適應的數據治理技術。

06 數據治理策略執行與監控

該過程控制是指合理協調與利用企業各項資源的各種措施和策略，主要包括事前預防策略、事中控制策略和事后補救策略。

07 數據治理績效考核

數據治理績效考核是為了更好地檢驗數據治理目標而進行的績效評估和改進活動。在數據治理方面，企業需要建立一套獎懲分明的績效考核體系，通過合理有效的激勵和問責機制，規范數據管理流程，落實各參與方職責，從而提升企業數據質量，確保數據的合規使用，以推動數據戰略目標的最終實現。

績效考核是一個閉環管理的過程，主要包括制定考核方案、明確考核對象、建立考核指標、執行考核結果、促進優化改進等。

08 數據治理長效運營

在數字時代，業務、技術都變化非常快，企業應緊跟時代脈搏，采用“小步快跑，迭代優化”的方式進行數據治理，以實現數據治理的長效運營。

迭代并不意味著完全顛覆，而是業務、技術、管理經驗的不斷累積與傳承，持續改善與優化。

關于作者：羅小江，用友集團助理總裁、平臺和數據智能事業部總經理、北京軟件和信息服務業協會云計算專委會副會長、中國企業財務管理協會企業風險管控專業委員會副主任委員。專注于企業數字化平臺技術應用研究，具有企業管理、IT等復合知識，并且有豐富的實施交付經驗，主導過多個千萬級項目的規劃及設計工作。

石秀峰，用友集團數據治理專家、中國電子商會數據資源服務創新專業委員會受聘專家、數據質量管理智庫（DQPro）受聘專家。深耕數據領域十余年，曾主導過多家大型集團的數據治理、數據集成等項目的咨詢和落地。

本文摘編自《一本書講透數據治理：戰略、方法、工具與實踐》，經出版方授權發布。（ISBN：9787111694489）

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的一图梳理企业数据治理的8项举措的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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