企业数据管理的核心是什么？
发布时间：
2022-08-30
分享到：
数字经济发展现状
据联合国发布的《2020年数字经济报告》中的数据统计，世界数据经济的规模估计已经占到全球生产总值的5%到20%之间。而最新的《中国互联网发展报告》则指出，2030年中国数据经济规模将接近百万亿元。很明显，数据经济已成为中国经济增长的新引擎，正在深刻改变全社会的生产和生活方式。
随着中国经济的转型升级，企业信息化系统的应用积累及互联网产生的天量数据资源的形成,数据资源逐渐成为了继“土地、资本、劳动”生产三要素后的另一个生产要素，即如今二十一世纪的“第四大生产要素”成为了现在企业不可忽视的经济资源。
早在2011年,咨询公司麦肯锡McKinsey在报告中就曾明确提出了“数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,并逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者浪潮的到来”。在这种大背景下，越来越多的企业开始进行企业业务和管理的数字化转型，提高对数据资源的利用率。数据资源管理也自然而然为了企业发展数字化的重要组成部分。
1.市场需求不断扩张
2.专业化数据管理方案趋于成熟
3.国家激励政策将带来长期利好
随着国家政策在个人信息保护、数据跨境流动、国家信息安全等方面的立法探索，企业与消费者对数据的重视度将进入新的阶段，激活对数据权利、数据隐私、数据安全等数据管理解决方案的开发方向。
为什么企业需要进行专业化数据管理？
虽然我国数据经济发展迅速但是我国在数据管理领域域相对起步较晚且数据管理主要集中于互联网企业IT部门对企业内部的数据资产进行管理和维护。而例如银行，咨询公司，消费品行业等同样存在数据治理需求的行业还并未完全发展渗透。
企业数据管理现存问题
👉1.缺乏数据意识：大量的我国企业数据化意识仅存在于企业高层管理层而其他的大部分业务员工并没有得到贯彻和培养相关的企业文化。尤其是在许多传统企业，员工没有收集以及维护数据的习惯，许多存在商业价值的数据都被白白浪费。因此，企业员工缺乏对数据的重视，忽略了企业数据管理的重要性，拉低了数据管理效率。
👉2.数据黑盒化：企业缺乏数据管理意识，信息化过程中未形成清晰的规划和说明。由于企业缺乏专业化的数据管理培训和指导，哪怕企业收集到了大量的数据，由于数据质量优劣不一，数据格式混乱，数据受整理模式不工整等原因导致业务人员难以理解数据也无法真正意义上对数据进行利用而形成了“数据黑盒”。
👉3.数据多头管理：企业由于数据库的建立并不完善，造成数据出现了多头管理情况。信息系统的建设和管理分散于多部门，数据资产管理的职责分散、权责不明确且不同部门的核心数据隐私不被保护。这种情况下的数据系统不仅影响了不同部门搜集和利用关键数据的效率更是可能造成错误的数据使用造成数据管理的“反效果”发生。
👉4.标准不统一：企业内部的各部门缺乏统一的数据规划、可信的数据来源、和数据收集处理以及存储标准，导致不同部门，不同业务人员收集数据的方法论可能截然不同。这样不仅拉低了有效数据的质量更是将导致数据个人主观性过强，影响了客观性的数据分析工作而无法进行分析共享。
👉5.管理模式混乱：由于企业缺乏专业的数据管理经验，数据缺乏有效的治理。对元数据收集处理、数据质量分析、参考数据库等数据治理流程没有进行统一管理，或是一味地根据其他企业的数据管理模式“生搬硬套”，导致企业数据管理模式混乱无法发挥预期效果。
👉6.数据隐私性堪忧：企业通常为了管理方便，会将所有数据进行互通以方便成员进行查询使用。但是数据在不同的部门之间没有出现数据权限设置，很容易造成数据之间隐私不被保护。在使用数据的每一阶段，即收集、转移、访问和删除等方面，我国企业并未注意数据隐私的保护。这让企业核心技术数据、财务数据以及客户公海等很容易泄露潜在影响了企业核心竞争力。
UNI认为，企业数据管理潜在的问题很大程度是由于缺乏外部专业数据管理团队的支持，最终导致企业因为缺乏相关经验知识无法达成理想数据管理效果。
专业化数据管理的企业价值
1.数据能见度提高
数据管理可以提高组织数据资产的可见性，避免数据的堆积和忽视。许多没有IT经验的业务人员并不能理解例如：元数据，主数据等所传递的含义导致许多的数据价值不能被充分挖掘。但在进行数据管治理后数据将规范化整理以可理解的分类的形式存储在企业的数据库中。而优秀的数据可见性使公司更有条理和效率，让员工能够找到他们需要的数据以高效率地执行工作。
2.数据可靠性提高
企业内部的各部门缺乏统一的标准数据管理方法。这直接导致了不同部门，不同业务人员对数据的管理方法，数据模型，储存方法等截然不同。而专业的咨询服务将为企业提供适合企业业务模式的标准化流程和的管理策略来帮助最大限度地减少潜在错误，清晰化管理职责。凭借专业的规划和可靠的最新数据，公司可以更有效地响应市场变化和客户需求。
3.数据安全性提高
数据管理通过设置权限等级，身份验证和加密工具等保护企业免受数据丢失、盗窃和破坏。数据安全性可确保在主要来源不可用时备份和检索重要的公司信息。随着相关相关法律法规完善，信息安全性正在变得越来越重要。但是，企业在很多时候由于过度设置企业部门间权限限制导致企业之间信息不互通，数据分享缺乏渠道等问题。而通过专业的数据安全管理，企业将找到数据信息安全度和数据开放性的平衡，企业数据的维护稳定性将大大提高。
4.数据广泛性提高
完善的数据管理体系包括：数据存储、数据架构、数据加工、数据质量标准设定、数据安全以及生命周期维护等等数据管理流程。这些流程要求企业的数据管理覆盖企业不同部门并要求不同职责的员工参与其中，了解其职责内的数据收集、数据整理、上传、维护等等要求。通过完善企业的数据管理，企业将进行大范围的数据管理培训，而企业的总体数字化意识也将在培养中至上而下贯彻。
数据作为“今二十一世纪的“第四大生产要素”，越来越需要企业的重视。优秀和有逻辑的数据管理体系将帮助企业在数据化时代站稳脚跟，提高企业的总体运维和资源整合效率。但是如果缺乏相关的技术人员和数据管理计划，企业的数据管理也难以实现“平稳落地”。因此，在一定程度上通过专业数据管理团队进行企业各项业务场景的数据治理支持，将有效帮助企业进行数据管理的总体布局。帮助企业在数据治理成为时代主旋律的背景下，逐步建设统一的企业大数据管理系统。
