数据治理体系

  • •   企业常见问题与困惑

       数据资产逐渐成为企业核心资产之一。数据分析与应用是企业进行业务决策和业务创新的基础,是提升核心竞争能力的关键手段之一。数据治理已经不仅仅是信息化部门所面临的问题,数据质量已经提升到企业的核心战略层面,成为一项复杂而艰巨的系统工程。

◆  数据不完整:缺少关键基础数据,部分辅助数据缺失或不全面,历史数据丢失严重

◆  数据不一致企业内的数据入口众多,同一类数据采用的标准、规则不一致

◆  数据质量低:大量数据“堆积”在一起,缺少必要的数据管理,集成数据可用性差

◆  数据共享集成成本高:数据标准不统一、分散、可用质量差,数据核对、清理、映射的工作量巨大

◆  数据经济效益不明显:数据决策分析的结果可靠性差,投入与产出不匹配

◆  数据管控体系缺失:数据管控体系缺失,各岗位数据管理职能不清晰,数据质量管理机制不健全


       数据质量引发的各种管理问题(示例)

1.市场营销:无法进行有效的市场活动和向上、交叉销售,无法准确的分析出现有客户的合作情况;不准确的产品和客户信息,缺乏关于客户的跨所有渠道的单一和业务视图。

2.售后服务:低效的服务和客户满意度;缺乏产品和零配件数据规范度以及清晰的关系和结构,缺乏360度的客户视角信息。

3.运营制造:采购决策失误及产品质量下降,成本上升;不能跨部门的分享产品和供应商数据信息,缺乏供应商及产品的可视度,复杂的供应商开发和制造流程。

4.产品研发:研发人员缺乏与前端人员的实时协作,销售人员无法掌握新产品市场推广的计划,延迟新产品的推出时间和产品信息变更;缺乏跨部门的产品、BOM信息的一致性。

5.仓储采购:库存的积压和浪费,采购效率低下,采购环节浪费;物资数据描述的不规范、不完整以及大量的重码存在,已经导致采购员、仓管员很难识别、判断一条编码所对应的实物。

6.人事管理:无法挖掘人员价值、人员测评等工作无法顺利进行,公司人才战略支撑难度大;HR系统中记录人员信息不全面,缺失了人员的业务属性(工作经历、资质证书等)的信息。

7.IT部门:IT资源消耗越来越大;需要在越来越多的数据源维护数据。

8.决策分析:趋势、预测、销售历史、购买行为、工厂计划、全局经营分析等分析数据准确率较低,无法有效支持领导决策;数据冗余问题严重。


  • •   预期目标与效果

       通过数据治理规划项目,实现数据共享及资产化管理,建立统一的数据标准及管控体系,为企业利用高质量数据提升管理运行效率奠定基础。

◆  实现数据共享及资产化管理

◆  建立统一的数据标准及管控体系

◆  强化数据治理的事后监控

数据治理体系预期目标与效果

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