数据治理实践-数字化转型网www.szhzxw.cn

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。

近年来，我国电力装备制造业数字化转型成效明显，部分细分领域的龙头企业智能制造一体化平台建设进展有序，数据治理和大数据中心加快推进，围绕电力装备“发—输—配—用”的应用融合和数据贯通基础不断夯实。在电力装备制造业推进数字化转型和高质量发展背景下，某电力装备企业启动实施数据治理项目，建设数据治理体系，提升数据集成共享水平，推动业务优化升级和提质增效。

企业数据现状

该企业的设备、系统间数据连通度不高，存在数据缺失、数据质量参差不齐、标准不统一等问题，也没有从管理层面上实现对数据的有效管理，对数据的分析、利用程度较低，还没有将数据作为重要资产进行管理。

数据治理目标

通过数据治理，企业对数据进行分类分级管理，从数据采集、存储、处理、分析和应用等各个环节实现各系统间的数据互联与共享应用，充分挖掘数据价值，让数据为企业生产经营提供可靠依据。

数据治理模式

企业打造了以数据平台为核心，以数据标准、数据管理、数据质量等为基础，以数据共享、数据应用为驱动，以数据治理组织、制度规范、人才、创新、安全等为保障的数据治理模式。

数据治理内容

企业基于数据治理体系，建立了主数据标准规范、元数据标准规范、业务数据标准规范、系统数据采集规范、数据共享交换技术规范等一系列标准；全面盘点了数据资产，建设了包括数据字典、数据对象、主数据、数据资源目录等在内的数据资产体系；构建了各系统、各部门间数据复用共享和创新应用的数据服务体系。

数据治理效果

依据《数据管理能力成熟度评估模型国家标准》，对企业数据治理工作进行评估。经评估，目前企业为二级，属于受管理级，表明企业对数据已经进行了初步管理，形成了数据管理流程和规范，企业人员的数据意识也有了一定提升。

总体来说，数字化转型需要以数据为核心，建立完善的数据治理体系，为工业数字化转型提供有力支撑，企业应予以重视，这样才能真正实现数字化与智能化转型目标。一是建立由高层领导牵头的数据治理跨部门协调机制，理顺数据权责，推动各类主体参与数据治理工作；二是围绕数据治理流程，建立一套覆盖数据生产运营过程的标准，对数据治理领域各工作环节主要活动进行规范；三是充分应用区块链、云计算、人工智能等技术，打造集元数据管理、数据标准、数据开发、数据质量管理、数据安全管理等于一体的全链路数据治理平台和工具体系。通过有效的数据治理带动企业治理、社会治理，从而推进数字经济高质量发展。

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