艾瑞白皮书解读(一)丨为什么说数据工程是中国企业数据治理的最佳实践?

2024年7月 艾瑞咨询公司对国内数据治理行业进行了研究,访问了国内多位大中型企业数据治理相关负责人,深度剖析中国企业在数字化转型过程中面临到的核心数据问题后,重磅发布《2024中国企业数据治理白皮书》(以下简称“白皮书”)。

在白皮书中,艾瑞咨询联合OceanMind海睿思重点推出【数据工程】方法论,针对性解决企业传统数据治理方式中的种种弊端,帮助企业实现业务驱动、高效执行、价值体现和管理规范。本文将围绕数据工程展开详细介绍

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中国企业数据治理最佳实践

白皮书认为,当下中国企业数字化转型步伐不断加快,为行业转型赋能、产业链供应链升级、社会治理能力提升等提供了极大的价值。而产业数字化发展的同时,对数据治理产业也提出了更高的要求,中国企业在数据标准、数据质量和数据安全问题上面临的困境变得愈发突出。数据是企业数字化转型的核心,“只有把企业数据建设看做一个系统性工程,盘活历史数据,释放数据价值,才是解决企业数据问题的关键步骤。”

  • 【数据工程】特征一:一套容易落地的方法论

根据客户的实际需求开展轻量咨询,进行全程线上化工具管理,保证后期的落地;支持承接线上咨询、输出,快速接入数据,完成模型落地。

  • 【数据工程】特征二:一站式的技术平台能力

一站式平台能够集中管理组织内的所有数据,提供统一的视图和控制点;应用场景丰富,能够基于落地的数据快速搭建数据应用和服务体系。

  • 【数据工程】特征三:一个可复制的最佳实践

引入国内权威数据管理体系,引导企业逐渐走向规范化;数据工程基于通用的原则与方法,适用于不同的项目和组织,并且经过验证能够确保数据的准确性、安全性和高效处理。

数据工程是一套完整的实现从数据资源到企业价值的系统工程

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数据工程建设:咨询环节

白皮书认为,企业数据建设是一项系统工程,需要解析业务现象背后的需求原因,针对性地实现落地,才能帮助企业善用数据资产,充分释放数据价值,进一步为实践提供指导。数据工程建设可分为咨询、落地、应用、管理四大环节,咨询环节是企业进行数据建设闭环管理的第一步,其能力和优势体现在三方面:

  • 第一,以“业务数据地图”为抓手,翻译业务需求为数据化语言,为数据建设确立目标与路径。
  • 第二,咨询过程与成果线上化,协同用户快速完成需求确认与修正,避免信息偏差。
  • 第三,咨询成果无缝衔接至数据平台落地开发,大幅缩短数据建设周期,减少成本投入。

以数据语言解构业务,线上化咨询,成果直落平台,所见即所得

整体而言,白皮书指出咨询环节旨在帮助企业摸清数据现状、理顺数据在业务中的流向、找准数据与业务的关系,解决技术与业务脱节和咨询与落地“两张皮”难题,让数据应用少走弯路。

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数据工程建设:落地环节

在落地环节中,白皮书认为能够实现落地的内容包括数据资产落地、主数据管理与分发、业务指标开发、风控模型开发以及审计模型的开发等。

  • 基于咨询阶段 “业务数据地图”的梳理成果,能够快速落地各业务域下的业务数据地图模型,支持企业快速开展数据集成汇聚、数据标准执行、数据质量优化、数据安全管控、数据血缘分析、数据资产管理及服务。
  • 基于主数据的调研咨询成果,能够实现主数据快速接入与处理,以及一键同步咨询阶段梳理的主数据模型并建立映射、构建灵活的分发规则以及对主数据的全生命周期管理。基于业务指标咨询成果,形成业务指标地图、梳理定义业务指标属性、构建指标责任矩阵,为指标应用奠定基础。
  • 基于审计风控咨询,沉淀审计风控知识,构建审计风控资源,沉淀审计风控模型,形成审计风控知识库,为企业风控审计提供模型及知识基础,赋能审计风控应用。

基于数据工程咨询成果,落地业务数据地图并开发指标模型,完善数据管理,支撑数据应用

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数据工程建设:应用环节

应用环节中,白皮书认为应聚焦于将数据治理成果应用于实际业务中,推动数据驱动的决策和业务创新,这包括数据资产的管理、数据分析、数据挖掘等。企业需关注数据治理的实际应用效果,确保数据能够为企业带来价值,这主要体现在三个方面:

  • 数据治理通过直观的可视化手段,将复杂的数据治理过程和成果以图表、仪表板等形式清晰展现,确保数据资产得到有效利用。
  • 在数据治理的落地过程中,引入低代码开发模式,使得业务开发变得简单快捷。即便没有专业的编程背景,业务人员也能通过简单地配置和操作,实现数据治理的相关功能,降低了技术门槛,提高了工作效率。
  • 数据治理系统支持自适应式配置,可以根据不同层级用户的需求进行灵活调整,为企业数据驱动的发展提供有力保障。

聚焦运营状态、过程、风控三大环节可视化,驱动数据决策和业务创新

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数据工程建设:管理环节

DCMM数据管理能力成熟度评估模型,是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准,从组织、制度、流程、技术等不同领域提供不同维度的数据整合及管理能力,提供从数据生存周期到数据应用的全过程数据管理。

白皮书认为,通过开展数据工程咨询与落地,可以全面覆盖DCMM要求的能力项,包括45项数据管理运营体系(形成数据文化)建设+105项技术平台落地需求,实现从数据战略、数据标准、数据架构、数据质量、数据治理、数据应用、数据全生命周期、数据安全等层面的数据管理。

遵循标准数据管理理念,赋能企业核心数据管理能力,便捷化完成DCMM贯标

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数据工程的价值

最后,白皮书指出,数据工程的价值在于提供一整套包含数据治理、数据落地、场景构建、管理运维的完整数据建设与应用体系,改变了以往大量采购各类数据治理工具,最后却难以落地的现状。

本次白皮书推出的【数据工程】方法论,是以业务流程为指引,通过全流程在线的数据构建能力,助力企业打造高可用的数据底座,以此促进数据流与财务流、订单流的融合,从而实现对战略规划与解码、业务执行、业绩对标等重要场景的数据驱动,最终完成对企业运营模式的数字化改造,可以提升企业对多变环境的感知能力,实现数据驱动的可持续发展。

助力企业构建战略→业务→财务→战略的闭环高韧性发展能力

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