2023-07-06-滴普科技_Gartner-2023企业级数据治理体系建设指南_29页_4mb

企业级数据治理体系建设指南总结

一、商业背景

• 数据治理的目标与价值：通过建立体系化的数据管理机制，确保数据资产高质量、可信任、可访问，支持企业业务分析与创新，提升运营效率和决策能力。同时，在部分强监管行业中，还需满足合规要求，保障数据安全。
• 价值体现：打通数据孤岛、建立统一标准、规范数据管理流程、提升数据质量，使数据更贴近业务真实情况。

二、市场需求与趋势

• 政策层面：国家出台数据要素市场化相关政策，数据成为生产要素，推动数据治理需求从技术驱动向价值驱动转型。
• 行业层面：不同行业数据治理水平分化。金融业领先，制造业、消费品零售业等逐步推进，核心需求包括打破数据孤岛、建立统一数据标准。
• 企业层面：业务需求主导治理，数据治理模式包括顶层规划、体系设计、数据平台建设、专题治理等，需根据企业发展阶段选择合适路径。

三、企业级建设指南

1. 总体目标：从业务视角出发，整合业务流、信息流与数据流，支撑数据的分析与应用，赋能业务创新。
2. 核心内容：
   • 数据治理体系设计：包括组织架构、制度框架、流程模板等，建立粗颗粒度治理体系。
   • 业务数据深化治理：围绕主题域，覆盖数据资产目录、数据标准、数据质量、模型设计等。
   • 分析数据体系设计：设计指标体系、算法模型，支持业务决策与创新应用。
3. 开展路径：
   • 内部治理：从数据资产盘点入手，定义数据标准，提升数据质量，构建数据模型。
   • 外部赋能：通过平台化工具（如 FastData）实现数据治理成果的自动化运营与持续维护。
4. 持续运营：通过持续优化数据标准与架构，结合自动化工具，提升数据治理效率与灵活性。
5. 落地平台支撑：借助智能湖仓平台实现数据治理自动化，覆盖数据采集、存储、分析全过程，支持大规模数据治理。

四、成功关键：五步法与业务案例构建

• 五步法（业务案例构建）：
  1. 识别问题：明确当前数据治理缺失对业务的影响。
  2. 关联价值：将治理方案与业务成果（指标提升、流程优化）挂钩。
  3. 定义范围：确定治理涉及的系统、模块与人员。
  4. 规划方案：选择合适的治理模式（如分布式治理），分配资源。
  5. 量化收益：评估投资回报，构建财务模型与路线图。
• 企业实践建议：
  • 从业务视角出发，避免技术中心化表达。
  • 强调治理与业务结果的直接联系，提高说服力。
  • 采用轻量级工具支持治理工作流，降低实施成本。

结语

企业需将数据治理视为长期战略，结合业务需求、政策环境与技术创新，通过平台工具实现动态管理，最终释放数据价值，推动数字化转型。

来源：滴普科技，Gartner 分析（独立意见）