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。
第一个案例是运营商客户的系统级数据治理，主要的启示在于：组织架构对于推动数据治理的重要性。
运营商数据仓库建设已有多年，对元数据管理和数据质量管理一直高度重视。数据质量问题往往是在数据仓库发现的，而有很大比例问题是由于上游BOSS系统的升级或者数据错误传递到了数据仓库。
例如，推出了新产品但数据仓库中尚未注册、SIM卡号位数升级但未通知数据仓库等等。这说明两个问题：业务人员与分析系统技术人员协同不够；业务系统与分析系统协同不够。
因此，数据仓库的主管方尝试从集团推动BOSS和数据仓库的数据质量协同管理，通过几省试点的方式建立了跨系统的元数据血缘图、数据质量联动监控等一系列技术手段去解决问题。
但是，数据质量协同管理的工作终于试点、未能全国推广实施，其原因主要有三点：
组织上，BOSS系统和数据仓库没有实现归口IT管理、是由平级的两个处室管理。
BOSS系统业务关键性高于数据仓库。数字化转型网www.szhzxw.cn
此工作作为技术工作发起，没有去争取业务部门的支持、参与甚至牵头。
由此可见，组织架构和管理机制不顺畅，会制约数据问题的解决，甚至会带来数据问题。
第二个案例是一个能源行业客户企业级的数据治理，主要的启示在于：数据治理既要大处着眼，更要小处着手，而且要善于找时机切入。
该客户通过信息化规划设计了企业级数据架构，通过主数据管理项目经过1年时间建立了企业级的主数据标准、实现了不同业务部门对不同领域数据认责（即承担数据管理专员的角色），又通过数据管控项目理顺了业务部门、信息化部门在数据管控工作上的职责，在项目管理办公室PMO设置了数据管控组对各项目数据统一管控，同时制定了制度、流程和技术标准。组织、制度和标准上都可谓是到位的，但是技术标准的落地工作一直不顺利。数字化转型网www.szhzxw.cn
举例来说，以ERP为首的套装软件实施团队对组织机构主数据的标准一直很抵触，不肯使用8位统一编码而是使用本地4位编码。这个问题的影响在只有ERP系统时并不明显，数据管控组也无法推动8位编码的应用。随着项目后期非套装软件的建设，系统间的集成需求丰富起来，如果不能统一编码标准，系统间无法集成。
这时，非ERP系统都遵从标准使用统一8位编码，ERP项目组不得不让步，通过映射表的方式实现了4位与8位的编码映射，确保顺利集成。由此可见，组织架构、管理机制和技术标准建立好之后，其推行落地需要找时机，也需要数据治理人员的耐心和智慧，否则只能是纸上谈兵。
第三个案例是美国的一个案例，主要的启示在于：小处着手，可以非常非常小，这对国内客户喜欢大而全的思路是非常有益的互补。数字化转型网www.szhzxw.cn
这个企业也是受困于数据质量问题，希望通过数据治理来解决。但开始时并不知道如何实际操作数据治理，所以他们启动了一个“企业数据定义”的项目：用6个月的时间梳理现有系统的数据项，识别跨系统、跨业务的数据项作为数据治理的重点。数据项梳理完毕后，他们选择了7个数据项去重点治理。
注意，只有7个数据项哦！国内客户一定会认为7个太少，不能当个事情来做。但美国这个企业就是围绕这7个数据项去调研相关的业务用户，发现他们的数据使用需求和问题，去分析与这些数据项相关的业务流程和数据流程。后来识别了40多项可以改进的内容，也为数据治理的全面开展积累经验，在此基础上制定了总体规划和实施路线。
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