数据问题洞察过程的五大步骤-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。

数据问题的洞察过程可以分为5个步骤：第一步是企业内部的资料收集和需求调研；第二步是指标体系梳理；第三步是确认可视化原型设计方案；第四步是“数据流-信息流-业务流”的问题识别过程；第五步是暴露问题，形成数据质量提高待办。这些步骤中最为重要的是第二步指标体系的梳理和第四步“数据流-信息流-业务流”的问题识别过程。数据问题洞察，本质上就是基于数据指标体系，以“数据流、信息流、业务流”的基本逻辑框架，在限定的范围内及时洞察数据质量问题的根源，并逆向推动业务信息化和业务管理的改善和提升。数字化转型网www.szhzxw.cn

数据流层面：企业数据问题的洞察始于数据流层面的对指标体系的梳理。指标体系里包含指标和维度，指标即是目标，维度是数据的视角。在确定指标体系后，就需要标准化指标的定义与计算口径、计算逻辑，包括对不同计算口径的版本管理。在计算口径确认后，就需要顺着计算逻辑逐层向下追踪，查看数据能否被获取到。

信息流层面：如果在数据流层面出现了问题，比方说数据不能被获取到，那么问题很有可能出在信息流层面，例如信息系统建设存在问题导致数据没有被收集。在这种情况下，可以通过手动填报的方式补录数据，也可以在后续的阶段中完善信息系统的建设。这一过程体现了从数据流到信息流的分析，企业能够更深层次地洞察数据问题的本质，通过数据流暴露的问题来逆向推动未来信息流建设的完善，进而支撑更全面的指标体系。数字化转型网www.szhzxw.cn

业务流层面：数据流层面出现问题，排除信息流层面存在的信息系统建设问题，还有可能是业务流层面的管理问题导致的。例如同一个指标有不同的计算口径，这就不是信息系统的问题，而是管理自身的问题，是由于部门间的冲突而导致的。从数据流到业务流的分析，企业可以通过表层的数据问题洞察到自身业务流程上存在的弊端，从而逆向完善业务管理流程和管理边界。

在这样金字塔式的数据问题洞察方法下，通过阶段性、有限的指标体系框定了取数的来源范围，因此不会盲目地扩大数据治理的范围和目标。通过在限定的系统范围内洞察存在问题的数据，可以形成有针对性的数据治理策略，让问题聚焦。最后通过阶段性的识别问题、解决问题，可以由点到面、由浅及深，暴露的问题逐步解决，保障阶段性的建设成果。数字化转型网www.szhzxw.cn

企业表层数据问题的产生往往有深层次的业务系统设计、流程制度管理方面的原因，因此要想通过数据治理提升企业数据的质量，就不能仅仅依靠一个工具或产品解决表象的问题。我们提出了企业数据治理的拉式策略（Pull Strategy）和推式策略（Push Strategy）来满足不同的数据治理需求。考虑到当今企业面临的复杂环境，实施周期更短、治理成本更低的拉式治理策略更能及时满足企业数据消费的需求，是一种更灵活、更敏捷的数据治理方式。在该策略下，基于指标体系的“数据流-信息流-业务流”分析逻辑能够帮助企业发现、洞察、追踪数据问题产生的根源；稳健的数据架构设计能够帮助企业解决数据质量的问题；数据应用审核管控机制的建立能够帮助企业解决错误数据被使用的问题。经过系统化的数据治理，企业数据质量将更能满足消费的需求，基于数据的决策也将更加精准。

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