IBM-谋定后动，强化共识聚焦主数据，全面提升数据治理能力-15页_1mb

📖 文章概述

本文为IBM商业价值研究院专家对于数据治理的深度分析报告，核心主题为"谋定后动，强化共识，聚焦主数据，全面提升数据治理能力"。文章由张玉明、殷峻、程倾等多位IBM资深技术专家联袂撰写，主要探讨了数据治理的关键性、限制因素、主数据管理对该领域的重要性，以及在AI时代面对的机遇与挑战。

📖 核心内容

👑 一、主题专家介绍

报告主要围绕张玉明（副合伙人，数据转型与创新负责人）、殷峻（资深顾问，企业管理及风险解决方案专家）、程倾（顾问，数据规划专家）、王莉（研究院高级咨询经理）等多位IBM专家的思想展开。

🤔 二、主题精要：谋定后动，聚焦主数据

• 数据治理需谋定而后动：治理应基于明确的战略、清晰的职责、聚焦重点，否则投入产出比低。

• 聚焦主数据是关键突破口：
  中心观点指出，围绕主数据（关键跨业务数据资产如客户、产品、机构、员工信息）建立治理策略，可打通用数孤岛、协同全局、提升全链路的能力。

• 主数据的三‘多’挑战：
  多部门参与管理、问题是多阶段覆盖、须支持多变更流程场景，因此治理主数据需体系化协同。

📁 三、主数据管理行动指南

💡 “深度优先、以点带面、协同推进”

1. 深度优先：从痛点问题入手，如机构主数据的治理，强力解决某一类核心数据全生命周期问题。

2. 以点带面：聚焦产品目录、数据流程等多个能力点，建立共识后推广至其他数据项。

3. 协同推进：建立"业务-技术-数据"三位一体的协同机制，设定数据认责策略，打通流程断点。

🧮 四、主数据管理案例（某股份制商业银行）

• 明确主数据抓手（客户、机构、产品方向）

• 实施四项机制落地：

  • 数据认责
  • 数据标准
  • 流程贯通
  • 技术配合

• 实现数据管理升级从“产品清单管理”起步，成功进入“产品工厂阶段”

🤖 五、AI时代新背景下的机遇与挑战

随着ChatGPT等生成式人工智能爆发，企业面对大量使用AI的巨大压力，但治理本身近年来也持久面临数据标准问题、质量不统一、使用碎片化等深层问题尚未根本解决。

❗️ 六、强力推荐企业关注

数据治理需重视数据质量维度与ROI的关系。当前普遍面临：

• 数据质量低下所带来高昂的维护和管理成本；

• 数据治理的理想收益模型（持续投入获边际递增）与实际收益差异极大；

• 治理仍面对造成“投入-产出正比消失”的现实。

📚 结语

报告建议以主数据管理为起点，建立体系化的数据治理机制，充分利用数据资产形成竞争优势，以应对新一代人工智能的一大挑战准备准备基石。

❗ Reference

[本文是IBM商业价值研究院报告，《谋定后动，强化共识聚焦主数据，全面提升数据治理能力》]

扫描二维码 关注IBM商业价值研究院官网微博微信公众号微信小程序获取完整冠名与声明