数字化转型与数据治理

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级基础上,进一步触及公司核心业务,以新建一种商业模式为目标的高层次转型,数据作为企业实现数字化的基本要素,是数字化转型能否取得成功的关键。企业需要通过数据开发、数据应用、数据开放共享等驱动产业变革和模式创新。数据治理是数字化转型过程中的必要环节,而且是基础性工作,需要从全局出发,找准数据采集的薄弱点、数据联通的堵点、数据处理和应用的难点,制定一套符合企业实际情况的治理路径,并借助数据治理工具,形成适合企业的数据治理模式。

数据治理是数字经济全球化中各国所关注的共同话题,随着数据在国际竞争合作中的重要性不断增强,各国对数据治理的重视程度也日益加深,但由于各国数字化进程、数字经济水平、数据基础能力不同,在数据治理法规、治理理念和治理主张等方面存在差异。

立法和政策。从国际看,部分主要经济体制定了数据治理相关的法规,如印度《国家数据治理框架政策》、欧盟《数据治理法》、韩国《数据产业振兴和利用促进基本法》等,我国也制定了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(“数据二十条”),旨在加快构建数据基础制度。

标准制定。在标准方面,国际主流数据治理方面的标准有DAMA《数据管理知识体系指南》、SEI《数据能力成熟度模型》、DGI《数据治理框架》等。国内已制定或正在制定的标准有国标《信息技术服务治理——第5部分:数据治理规范》《数据管理能力成熟度评估模型》《信息技术—大数据—数据治理实施指南》等。

企业数据治理。目前很多企业认识到了数据的价值,也逐步重视数据治理工作。但在数据治理过程中存在诸多问题,例如,大多数企业的数据治理与企业信息化建设和业务发展脱节,数据治理工作只停留在IT层面,难以在组织层面有效开展;也有企业认为数据治理就是建设数据中心和部署数据治理工具,过度依靠技术手段实施数据治理,忽视了组织架构、人员配置、流程优化、制度规范建设等,导致数据治理工具无法发挥作用。

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