2024年中国企业数据治理白皮书-艾瑞咨询-2024-36页_1mb

2024中国企业数据治理白皮书总结

产业侧：行业差异明显

报告研究了六大行业的数据治理特点：制造业、工程设计、创投、能源、交通和医疗。各行业面临的数据挑战各不相同：

• 制造业：数据孤岛严重，数据标准不统一，数据质量差，数据服务弱。
• 工程设计：项目全生命周期管理复杂，数据割裂严重。
• 创投行业：项目与基金信息分散，管理流程复杂。
• 能源业：数据类型多样，标准不统一。
• 交通业：多元异构数据融合难，分析方法单一。
• 医疗行业：数据收集不规范，机构间数据共享差。

企业侧：数字化转型的关键挑战与数据治理

• 当前企业的数字化转型已进入深水区，面临深层问题。
• 数据治理成为核心，不在于使用数字化工具，而在于数据如何服务业务。
• 数据治理是企业“内功”的考验，目的打通业务与数据，实现数据价值的最大释放。

数据治理价值与实践

数据治理的价值主要体现在三大方面：

• 运营状态可视化：实现跨系统管理，提升决策科学性。
• 运营过程可视化：支持战略规划与执行，优化分配。
• 运营风控可视化：建立风险预警机制，实现主动防范。

数据治理方法论与实施

• 倡导“业务驱动数据治理”理念，形成业务数据地图，连接业务与数据。
• 通过咨询、落地、应用、管理四个闭环环节，实现数据治理一体化。
• 基于DCMM标准，提供材料和架构支持，实现全流程数据标准化管理。

数据工程解决方案

报告提出由数据工程提供的完整解决方案，包括：

• 数据工程10：拉通业务数据流，帮助企业诊断业务运营健康状况。
• 数据工程20：构建业务决策与财务核算融合的企业“运营孪生体”，赋能最佳资源与资金配置。

数据治理价值与趋势

数据治理的价值在于：

• 提供一站式数据治理，从业务全景展开，构建高质量数据资产体系。
• 通过业财融合构建创新的数字运营孪生体，释放数据价值。
• 打破管理黑盒，实现真正用数据辅助决策。

行业典型案例

• 制造业：通过打破数据孤岛，统一数据标准和质量，提升协同效率。
• 工程设计业：围绕项目全生命周期，构建统一数据视图，支持科学决策。
• 创投行业：全生命周期数据管理，赋能投资决策与人力调配。

供给侧与需求侧展望

• 数据治理产业链分为咨询、产品与实施三类，形成相互融合的服务模式。
• 需求端应考虑从企业发展阶段出发，在成长期进行数据治理建设，实现效率提升。

总结

本白皮书深入分析了中国企业在数据治理方面的现状、挑战与实践，提出以业务驱动数据治理，通过建立数据资产基座，实现企业运营状态、过程和风控可视化管理。数据治理已成为企业数字化转型的战略核心，是提升企业竞争力的关键路径。