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论企业数据管理体系建设

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数据是企业在持续经营活动中积累下来的宝贵资产,数据本身以及围绕数据所进行的活动必须得到管控,以确保在合理的成本范围内数据价值充分发挥并进一步增值,实现投资回报最大化。

本文分析企业数据管理存在的突出问题和挑战,对数据管理体系构成、建设原则、建设关键点、演进策略提出一些建议,力图为企业建立或完善本企业的数据管理体系提供一些参考。

背景和问题

信息技术进步使信息化成为企业发展和快速扩张的有效支撑手段,多年来,国内外各行各业分别建设了适合本企业的信息系统,如生产支撑型、业务支撑型、管理支撑型,以及分析决策型系统等;与此同时,随着全球经济发展、市场竞争加剧、新技术的推陈出新和逐渐商用,信息系统所承载的业务内涵、系统规模和数量和复杂性也在不断攀升。

林林总总的这些信息系统,在长期使用中积累、沉淀了大量的核心业务数据,如客户资料、营销策划内容、产品资料、合作伙伴、合同契约、企业资源、进销存、生产、工程建设、财务数据等,这些既是企业的关键信息,也是企业的核心资产,如果不对数据生命周期全过程加以管治,将可能带来多方面问题,例如:

数据安全问题:数据的不恰当使用可能泄漏企业机密,导致企业在竞争中失利,危及企业生存和发展;另外国内外对上市企业也有相关法律要求,例如美国《Sarbanes-Oxley法案》和我国《企业内部控制基本规范》,均提出上市公司的内控管理必须切实做到保护财务数据、维护系统安全、保护客户数据免遭盗窃与破坏,以提高公司披露的准确性和可靠性等。

价值发挥问题:面对众多信息系统,如果缺乏完整、一致的企业数据视图,业务部门将不知道企业内哪些系统拥有自己所需的数据;用户在不知道数据质量状况或明知数据不可靠的情况下,不可能放心使用数据,无从根据数据作出正确判断、决策和快速响应。这些都将遏制数据价值的完整释放。

数据升值问题:在数据质量有保障的前提下,对企业的大量历史数据采用商业智能、数据挖掘、预测能技术手段,能从数据中发现事物发展的深层次规律,例如客户偏好、收入预测、客户流失倾向预测等,为企业提供经验总结和预见性的业务支撑;另一方面,良好的数据管理机制将在企业内形成良好的知识共享和传承体系,促进企业的人才培养和组织进步,实现数据增值。反之,数据的零散分布、数据歧义、低劣的数据质量,以及制度和平台的缺乏,将严重遏制数据价值的进一步发挥和增值。

成本效率问题:

如果缺乏对数据的一致理解,将影响跨系统、跨部门、跨专业的需求沟通和信息共享,提高企业的沟通成本和建设成本;如果对贯穿企业的错综复杂的数据流缺乏直观、完整认识,那么系统故障、数据问题的快定位难以实现;数据权责的不明确,将导致问题解决中系统之间、部门之间的相互推诿和扯皮。所有这些,都最终体现为信息系统对业务的支撑不力,业务部门将越来越质疑企业对信息化的投入……

综上所述,企业数据从产生、加工、传递到使用、销毁的全过程,应得到专门管控,获得组织和制度保障,明确数据生命周期过程的相关权责,实施体系化、制度化、流程化、规范化、标准化管理,确保数据生产、使用的全过程受控。

而这些,都是企业数据管理体系的范畴,其目的是最终实现数据对企业的投资回报最大化。

企业数据管理面临的挑战

我国各行各业(特别是大型企业)近年来逐渐意识数据管理的重要性和意义,开始或正在建设企业数据管理体系,不约而同都面临一些重大挑战,如:

管理方面:缺乏覆盖全企业、跨业务线条、跨部门、跨系统的统一数据管控体系,信息在创建、传输、加工、使用过程中的角色、职权分工不清晰,需要建立明确的信息责任人制度、有效的措施及配套的考核办法;

流程方面:对于需求响应、问题处理和日常运行维护工作的推进,缺乏跨部门、跨团队的流程定义,将难以高效整合相关资源形成系统建设的合力;

规范方面:缺乏跨部门、跨系统的统一的业务规则、数据标准,不同业务部门之间、业务部门与技术部门之间、技术团队之间,存在沟通和理解的歧义,需求从提出到实现存在前后不一致的风险;

技术方面:数据管控工作缺乏有效的平台支撑,事件类型众多、处理复杂,人工处理效率低下,并且难以跟踪和评估。

企业数据管理体系建设

数据管理体系构成

根据国际数据管理组织提出的数据管控框架,数据管控体系由规范、组织职责、流程三大模块组成。

通过多年来为客户实施数据管理的项目实践,我们认识到,成熟的信息化技术有能力、有必要为管控工作的高效开展提供能力支撑,我们建议对国际组织提出的数据管控框架进行扩展,将平台支撑作为其中不可缺少的一部分。扩展后的数据管理体系构成如下图:

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数据管理体系图

首先,数据管理体系的框架是稳定的,自上而下由管控目标、管控对象、管控措施、组织/规范/流程和管控平台构成;同时,整个管控体系应适应企业战略和总体业务目标需要,呈螺旋式上升、持续演进,是动态变化的。

管控目标:服务于企业战略和业务目标,因此随着战略和业务的发展,数据管控,不同时期的数据管控目标将有变化、关注点不同。通常,管控目标将提出建立统一的企业数据管理中心,明确数据职责和流程,以数据价值最大化为己任。

管控对象:随着管控目标演变,各时期关注的管控也相应调整,分阶段纳入不同类型、不同范围的管控对象。例如,在初期重点管理企业数据中心的元数据和基本的数据质量,之后管理业务指标体系、业务需求和完善数据质量,后续将主数据、数据生命周期纳入管理,最后管控范围从企业数据中心扩展至企业其它信息系统。

管控措施:对不同管控对象在不同阶段采取进化的管控措施,如与需求流程结合的元数据变更管理、自检与第三方检查结合的数据质量监控、基于数据实时性需求的主数据同步、应用生命周期管理、数据生命周期管理、数据安全保障、数据审计、周期评估、总结报告等。

组织/规范/流程/制度:建立可适应管控目标演进、责权明确的组织架构;结合企业实际情况及未来发展需要,制定相关管控制度、规范,如数据保密制度、元数据管理规范、数据质量管理规范、主数据管理规范;以规范为框架,梳理相关流程,如元数据管理流程、数据模型管理流程、数据质量管理流程等。

IT支撑:即采用信息技术手段建设数据管控平台,承载数据管理的相关能力,形成企业统一信息视图,承载相关管理流程,对各管控对象进行监控预警,支撑故障处理、知识总结、评估优化等管控工作。IT支撑平台的建设,首先应提高管控效率、降低管控成本,在此基础上帮助数据增值。

数据管理体系建设原则

企业数据管理体系建设是系统工程,不可能一蹴而就,建设过程需遵循相关原则,以下是一些关键原则:

总体规划、分步实施:数据管理工作是长期的,应立足长远做总体规划,同时结合实际分布实施,避免不切实际的一步到位。

需求驱动、价值优先:各阶段管控目标应结合本阶段实际需要,合理安排资源,优先满足最迫切需求,体现对企业的实用价值,避免片面求大求全或激进。

目标指引、整体带动:应始终围绕管控目标,完善组织、制度、规范、流程和支撑平台,实现目标驱动的整体上升效应;管控体系是演变的。

借鉴和定制化:借鉴业界先进经验,采用成熟的实施方法,与本企业实际需求融合,确保先进性和实用性。

先固化再优化:各种制度、规范、流程,形成后应先固化有个适应期,在执行过程中积累经验、总结教训后再阶段性优化,避免随意调整。

数据管理体系建设关键点

企业数据管控涉及大量跨业务、跨部门、跨系统的工作,实施过程需着重保障以下关键点落实到位:

高层领导的重视和支持是数据管控体系建设的重要保障

从企业高层到基层,需要清晰认识到数据管控工作开展涉及到方方面面,并不仅仅是技术层面的问题;数据管理是长期过程,不可能一步到位,需持续完善。因此,必须将其上升到企业战略管理层面,获得企业高层领导的重视与支持,确保数据管控目标和方向的正确性、相关资源能及时到位、重大冲突或问题能有效协调。

职能集中化的数据管控组织是保证数据管控体系正常运转的关键

在业界数据管控的最佳实践中,无一例外具有一支专门的、稳定的团队,负责企业内的数据处理与管理工作。该团队一部分分布在业务条线上,实时支持业务线的管理和经营;一部分集中在后台负责管理企业级的数据整合,两部分人员紧密沟通,统一行动。从数据管控的发展趋势来看,该团队必须进一步转型为固定的权责明确、职能集中的数据管控组织机构,赋予执行各种数据管理活动和数据增值服务的责任和权力,以支撑业务发展战略和运营管理两方面的目标。

数据管控工作需与企业的业务流程结合

数据管控与企业业务目标的实现密切关联,企业必须建立融合于业务流程的数据管控流程。为了实现业务目标,业务部门、支撑部门都对数据负责,职责清晰,业务方面保证需求质量、指标口径的清晰,支撑部门进行响应需求和申告/投诉、整合数据、监控应用和数据质量。

数据管控需要企业文化层面的支持

数据质量保证与产品质量保证一样,需要企业文化的支撑;在数据管控的建设初期,可以考虑将数据质量纳入绩效考核的重要内容,以促进数据质量意识和控制文化的培育。

数据管理体系演进策略

如上文所述,企业数据管理体系在框架稳定的基础上不断迭代完善,下面提供了一个演进路线案例供参考。具体企业的演进阶段划分、演进路线设计,应结合本企业实际需要来制定。

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数据管理体系演进路线参考图

结束语

企业数据管理体系的建设是系统化工程,涉及于众多源系统的交互和大量协调工作,必须有数据管控平台来有效支撑这些工作,保障数据管控的可行、高效。

同时,平台建设不等同于整个体系就建设好了,企业还需成立相应组织,制定相关流程、制度、规范,并将管控工作落到实处、通过平台运转起来。

也就是说,数据管理体系在投入运作前,必须进行需求分析、规划、设计、平台开发。对于这些工作,建议企业引入具有实际实施经验的专业咨询公司,可以通过行业标杆、业界经验的引入开拓视野、确保高度,又能确保所设计的管理体系是切实可行的、能落地执行。

作者:广州从兴电子 王晓萍   来源:本站

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