数据治理与主数据管理

【课题背景】

数据发生价值的前提是数据自身本身的真实性、可靠性，即数据本身有价值。我们把数据自身如何产生价值性的过程，成为数据治理。一般通常包括了定义数据、数据采集、数据存储、数据清洗、数据整合、数据分析等全流程。在整个过程中，一切数据的动作都受到业务的约束，如何定义主数据、采集哪些数据、如何封装数据等整体来看都与业务有关。

本节课，将在系统性分析数据治理内容的基础上，聚焦主数据管理，站在数据和业务两个视角帮助学员如何做好协同性认知，提升主数据管理维护的效率。

【参与人员】

本课程适宜于：数据部门和业务部门

【学员收获】

1. 了解数据治理的价值、流程和内容

2. 了解主数据的价值、管理的流程

3. 理解数据管理与业务之间的关系

【课程时长】1天

【课程大纲】

一、数字化转型、数据分析、数据治理的逻辑关系

1. 数字化转型核心是依托数据分析来实现科学决策，从而提效降本

2. 数据分析的前提是数据治理

3. 数据治理首要工作是主数据管理

二、数据治理的价值、流程和内容

4. 数据发挥价值的前期是数据本身得有价值

5. 如何定义数据自身有价值——时效性、客观、真实、一致、完整、准确

6. 数据治理的内涵

7. 数据治理的流程

（1）明确业务数字化转型的模块

（2）定义主数据：对应业务模块明确业务判断的模型指标

（3）实现数据采集与数据清洗

（4）数据资产管理

（5）数据安全

（6）完成对数据治理的评估

三、主数据的价值和管理的流程

1. 回溯日常工作中数据使用的常见问题

（1）数据混乱、质量差

（2）系统使用效率低

（3）及时性差

（4）统计口径不一致

（5）找数据完全对不上号

2. 为什么我们现在到了不得不去管理维护主数据的时间了？——系统太多了

3. 重新定义主数据

（1）主数据的价值——跨部门、跨业务协同的必须项

（2）对主数据的要求——唯一、稳定、准确

（3）主数据的特点——权威性、全局性、共享性、扩展性、关键性、稳定性、跨部门、跨系统、跨技术、跨主题

4. 主数据管理初步认知

（1）什么叫主数据管理

（2）做好主数据管理的意义：业务协同、便于展开数据治理工作、数字化转型的需求

（3）主数据管理的目标——提供一个准确、及时、完整、相应的主数据来源，以支持业务

（4）包括的内容：治理政策、处理流程、工具、最佳业务实践

（5）主数据管理不仅仅是技术问题，需要业务对整个运营模型、流程进行提炼

（6）主数据维护是个动态的过程，包括了创建和维护，随着业务变化要更新、扩展。

5. 主数据与其他数据之间的关系

（1）交易数据

（2）元数据

（3）参照数据

（4）分析数据

6. 如何做好主数据管理

（1）主数据管理的主要流程：

l 立数据：关键主数据的管理制度化、数据标准化

l 通数据：依托统一的数据标准，和对接规范，实现各系统间实现数据互联互通

l 挖价值：用于业务部门实践应用

（2）实施的关键要点

l 管理问题：主数据是超越业务、管理的一把手工程

l 持续性认知：是个持续性、长期性、不断优化的过程

l 靠企业自身：企业自身需要具备强的数据思维，全员都需要

l IT技术增强：增强IT架构的灵活性，能够适应后期的不断扩展性

l 需要赋予数据部门一定的权利和资源

【案例】存量数据的迁移、清理-数据多（7个核心系统）、月结时间点-协同性认知（0点到2点之间）

四、数据治理与业务之间的关系

1. 立数据：要由业务部门清晰明确业务模型、业务流程

2. 通数据：需要业务部门配合，完成数据的整理、清晰和导入工作

3. 挖数据：基于业务变革转型，即时反馈，对主数据展开维护、不断优化

4. 整体认知：业务是数据的来源，一切都源自于业务如何定义数据