數據場景驅動的數據治理價值實現

作者：曉曉 2023-10-17 16:38:06

在數字經濟時代和數字化轉型的背景下，數據這一要素的重要程度凸顯，數據找不見、要不到、用不了等難題困擾著大量的企業和組織，因此數據治理就提到了關鍵的是日程上。

在數字經濟時代和數字化轉型的背景下，數據這一要素的重要程度凸顯，數據找不見、要不到、用不了等難題困擾著大量的企業和組織，因此數據治理就提到了關鍵的是日程上。由于傳統思維和認識的影響，大部分企業和組織的業務部門根深蒂固的認為數據問題就是信息部門的責任，實則不然。數據生產者大都是業務，數據使用者大都是業務，數據所有者大都是業務，也就是說業務是最了解數據問題的。然而，由于數據思維的匱乏和缺失，往往在數據治理的過程中業務參與度不高，從而也就導致了數據治理的價值難以顯現。那么如何解決這個問題，還要價值呈現的源頭考慮，以業務的數據應用驅動數據治理，以業務的數據應用場景關聯業務價值，以業務的數據質量牽引問題解決，以問題的解決結果體現治理能力，這樣才能更好的體現數據治理的價值。

一、必須加強數據應用

在數據驅動的時代，不基于數據做出決策，就容易導致失敗和損失。但是，數據應用過程中總會存在這樣那樣的問題，怎么辦？這就涉及幾個問題：

（1）是否開發和策劃了基于戰略和業務的應用場景

數據驅動的重要體現就是場景化應用，所以場景的開發和設計應該納入業務數字化轉型的重要考核內容，否則業務做出的決策大都是靠直覺的。因此，可以把場景的數量、場景的有效性、場景的價值等作為指標進行持續跟蹤考核，并輔以激勵機制。這樣，才能調動業務部門的積極性，才能真正讓數據發揮價值。

（2）是否業務提出了具體的和場景相關的數據問題

數據問題大都是業務在使用過程中發現的，比如完整性、一致性、準確性等。因此，一個企業是不是真正數據用的好就看業務提出的數據問題多不多。現實情況往往是一問業務就是沒問題，反倒技術部門總是反映完整性、一致性、相關性等問題。這就本末倒置了，用數據的沒有問題，不用數據的總有問題。

（3）這些問題是否能夠得到有效的解決并可以應用

實際上，數據問題是影響數據使用的重要因素，比如不準確、不及時、不規范、不共享等等，那么業務提出問題的時候能不能有效解決就很重要。我們經常發現業務部門之間要不到數據的問題，找到信息管理部門，信息管理部門不知道怎么辦，找到對應業務部門，業務部門也不知道該不該共享，折騰幾次就沒有人對要數據有熱情了。其實這就是典型的數據治理問題，他需要構建一致的協同機制解決，而不是話傳話，考感情解決。

（4）這些問題的解決是不是需要數據治理程序介入

數據問題的解決有的是機制問題、有的是技術問題、有的是人的問題，因此在發現數據問題時要分類進行分析，只要涉及機制體制、制度流程、績效激勵等問題，就可以歸結為治理問題。也就是通過治理來規范數據問題解決的能力，做到發現問題能落實到崗位、能落實到人、能落實到結果。以問題結果成效完善治理機制。

二、必須體現應用價值

數據的應用必須也業務價值高度關聯，對戰略和業務不產生價值的應用場景就是負債，因此在構建數據應用場景時必須考慮對業務的貢獻度。這也是數據應用價值的直觀體現，這里面涉及幾個問題：

（1）哪些數據場景是有價值的場景

構建高價值的業務場景是數據場景構建的第一原則。現狀是有的企業梳理了很多的數據場景，持續應用的又不多；有的企業則不知道有哪些數據應用場景。這是兩個極端，其實數據場景就是以業務經營管理應用為基礎，以賦能業務經營管理為目標。能夠為業務管理帶來價值的場景就是好的，無論輔助決策、降本增效還是模式轉換。因此，數據場景是否有價值就看是否真的為業務帶來價值。

（2）如何構建針對業務價值的指標

當前，很多企業都在開展指標體系建設的工作，梳理的指標少則幾千，多則幾萬，甚至更多。指標的建設是必要的，指標是反映企業、部門發展健康程度的指針。但是，無法預測、推演、決策的指標梳理的再多，對業務價值貢獻也不大。目前，很多企業指標還是孤立的豎井式統計模式，只在部門內容或垂直條線有作用，無法形成橫向拉通、縱橫一體的戰略模式。