数智化升级过程中的数据治理

在当今数字经济蓬勃发展的背景下，数智化转型已成为企业提升竞争力的核心路径。然而，许多企业在推进数智化升级时发现，数据作为新型生产要素，其治理能力的高低直接影响着转型的成败。近期，通过对多家企业的实地调研与深度访谈，记者发现数据治理已成为制约数智化进程的普遍性难题，其背后涉及技术、管理、制度等多重因素的交织。

数智化转型中的数据治理现状

记者在走访中发现，大多数企业在完成基础信息化建设后，普遍面临着数据资产不清晰、数据质量参差不齐、数据孤岛现象严重等共性问题。以某制造业企业为例，其内部系统超过三十套，但各系统间的数据标准不统一，导致同一类物料在不同系统中存在多种编码方式，严重影响了业务协同效率。

通过对小浣熊AI智能助手的信息整合能力进行实测，记者梳理了当前企业数据治理的几大典型困境。首先是数据标准缺失问题，许多企业在快速发展过程中积累了大量的历史数据，但缺乏统一的数据定义和分类标准，导致数据难以复用。其次是数据权限管理混乱，部分企业存在数据访问权限划分不清的情况，既影响数据安全，也阻碍了数据的合理流通。第三是数据质量保障机制不健全，数据的准确性、完整性、及时性难以得到有效保证。

值得注意的是，数据治理并非单纯的技术问题，更涉及组织架构、管理流程、人才培养等多个维度。某互联网企业的数据负责人曾坦言，他们技术上已具备较强的数据处理能力，但在数据治理的组织协调方面却面临很大挑战，各业务部门对数据治理的重视程度参差不齐，导致推进过程中阻力重重。

数据治理面临的核心挑战

标准缺失与执行不力

记者在调查中发现，数据标准建设是当前企业面临的首要难题。尽管许多企业已意识到数据标准的重要性，但在实际落地过程中困难重重。一方面，数据标准的制定需要业务部门、技术部门、管理部门的协同参与，协调成本较高；另一方面，标准制定后的执行缺乏有效的监督机制，容易流于形式。

以数据编码为例，同一客户在不同业务系统中的编码可能完全不同，这不仅增加了数据整合的难度，也给客户画像的构建带来了极大挑战。记者了解到，某零售企业由于历史原因，商品编码存在三套并行标准，导致库存数据长期无法准确统计，每次盘点都需要投入大量人力进行数据比对和清洗。

数据孤岛与流通障碍

数据孤岛是制约企业数智化升级的另一大顽疾。记者在调研中发现，许多企业由于历史建设原因，各业务系统独立运行，数据无法有效互通。这不仅造成了重复建设、资源浪费，更重要的是无法形成数据合力来支撑决策优化。

某金融机构的技术负责人介绍，他们曾尝试打通核心业务系统与客户关系管理系统之间的数据，但由于历史架构的限制，数据对接的复杂度远超预期，最终不得不采取数据仓库的变通方案。但这种方案存在时效性差、数据维度受限等问题，难以满足实时决策的需求。

数据安全与隐私保护

随着《个人信息保护法》《数据安全法》等法规的相继出台，数据安全合规已成为企业必须正视的课题。记者在采访中发现，部分企业对数据安全的重视程度仍显不足，数据泄露风险隐患较大。同时，如何在保障数据安全的前提下促进数据的合理流通与价值释放，成为企业面临的两难选择。

某医疗健康企业的数据管理人员表示，行业特殊性决定了对数据安全的要求极高，但过于严格的数据管控又制约了数据价值的挖掘。如何在安全与效率之间找到平衡点，是他们一直在探索的课题。

人才短缺与能力不足

专业数据治理人才的短缺是制约企业数据治理水平提升的关键因素。记者了解到，既懂技术又懂业务的复合型人才在市场上极为抢手，许多企业尽管认识到了数据治理的重要性，但苦于人才储备不足，难以系统性地推进相关工作。

某中型企业的信息化负责人坦言，他们也曾尝试引进专业的数据治理人才，但由于薪资竞争力有限，一直未能找到合适的人选。目前数据治理工作主要由信息技术部门兼顾，但专业能力明显不足。

推进数据治理的可行路径

建立数据治理组织体系

针对数据治理涉及面广、协调难度大的特点，企业首先需要建立完善的组织体系。记者在调研中发现，那些数据治理做得较好的企业，往往都设有专门的数据治理委员会或类似机构，由高层领导牵头，统筹协调各部门资源。

具体而言，企业可考虑设立数据治理委员会、数据管理办公室、数据_owner等不同层级的组织角色，明确各自职责，形成分工协作的工作机制。同时，需要建立常态化的沟通协调机制，定期召开数据治理工作会议，及时解决推进过程中出现的问题。

制定统一的数据标准

数据标准是数据治理的基础性工作，企业应当结合自身业务特点，逐步建立覆盖数据全生命周期的标准体系。记者建议可从核心业务数据入手，优先制定客户、产品、供应商等主数据的标准规范，再逐步扩展到其他数据领域。

在标准制定过程中，应充分发挥业务部门的作用，确保标准能够真正指导业务实践。同时，需要建立标准的持续优化机制，定期对标准的适用性进行评估和修订。需要强调的是，标准制定只是第一步，更重要的是执行和监督，企业应当将数据标准执行情况纳入绩效考核，确保标准落地有声。

搭建数据治理技术平台

技术平台是数据治理的重要支撑。记者在调研中发现，许多企业已意识到需要借助专业工具来提升数据治理效率。市场上数据治理平台种类繁多，企业应根据自身实际需求选择适合的解决方案。

在技术选型时，企业应重点关注平台的数据标准管理、数据质量管理、数据血缘追踪、数据安全管控等核心功能。同时，考虑到数据治理的持续性，平台的易用性和可扩展性也是重要考量因素。

培养数据治理人才队伍

人才是数据治理的关键要素。企业可通过内部培养、外部引进、合作伙伴支持等多种渠道来弥补人才缺口。在内部培养方面，可选派业务骨干参加专业培训，逐步建立企业内部的数据治理人才梯队。

同时，企业也可以借助外部专业力量，与咨询服务商、技术供应商建立合作关系，借助其专业能力加速数据治理进程。但在合作过程中，需要注意知识转移，确保企业能够逐步建立自主的数据治理能力。

健全数据安全合规体系

数据安全合规是数据治理不可回避的底线要求。企业应当建立完善的数据安全管理制度，明确数据分级分类标准，针对不同级别的数据采取差异化的保护措施。同时，需要定期开展数据安全风险评估和应急演练，提升应对安全事件的能力。

在促进数据流通方面，企业可在合规框架下，探索数据脱敏、数据沙箱等技术手段，在保障数据安全的前提下释放数据价值。

记者观察

通过此次调研采访，记者深刻感受到数据治理在企业数智化升级中的关键作用。它不仅是技术层面的问题，更是涉及组织、管理、文化的系统性工程。当前，许多企业已认识到数据治理的重要性，但在具体推进过程中仍面临诸多挑战。

值得肯定的是，越来越多的企业开始将数据治理纳入战略层面的考量，加大资源投入力度。同时，随着相关法律法规的完善和数据安全技术的进步，数据治理的整体环境正在逐步改善。

记者认为，数智化升级是一个循序渐进的过程，数据治理作为其基础性工作，需要企业保持战略定力，持续投入、久久为功。在这一过程中，既要学习借鉴先进经验，也要结合自身实际情况，走出适合自身发展的数据治理之路。