《数字化转型过程中的数据治理：夯实数据基础，提升标准协同与业务落地能力》

《数字化转型过程中的数据治理》

夯实数据基础，提升标准协同与业务落地能力

主讲：李福东老师

【课程背景】

随着制造企业全面推进数字化转型，数据正逐步成为推动管理变革与流程优化的核心驱动力。然而现实中，企业常面临“系统建了、数据却乱了”的尴尬局面：多个系统重复建设、指标口径不一致、数据采集标准不统一、问题发现但无法闭环……导致数据难以为决策赋能，影响数字化转型的效果。

在这样的背景下，数据治理不再是IT部门的专属工作，而是一项横跨业务、技术与管理的系统性工程。尤其是在业务场景密集、流程复杂的制造型企业，业务人员既是数据的第一生产者，也是数据治理的核心参与者。

本课程旨在帮助企业各级业务骨干树立“人人有数据责任”的意识，掌握基础数据标准、指标设计、质量反馈与治理机制的知识与方法，推动部门间协同落地，共建“有人管、可复用、能追责”的数据治理体系，从而为数字化战略打下坚实的数据基础。

【课程收益】

建立对数据治理的整体认知，理解其在数字化中的核心地位。

掌握指标、字段标准化设计方法，提升跨系统数据协同能力。

熟悉数据质量问题识别、记录与闭环机制，提升部门数据管理水平。

明确数据责任体系，推动本部门治理任务清单落地。

强化业务与技术协同治理能力，支撑组织级数字化落地。

【课程特色】

用业务语言讲治理，不讲术语、直击痛点。

行动导向教学，每人输出本部门治理任务清单。

贴合制造企业实际，字段、指标、流程皆可对标参考。

【课程对象】

各业务部门骨干、兼职数据官、信息系统联络人、管理与技术协同岗位人员等。

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、认知重构：数据为何与你我有关？

数据不只是IT的事

数据是制造型企业的新型资源

数据采集与使用的第一责任人是业务人员

数据是提升效率与质量的基础

为什么治理数据？

系统建设≠数据可用

指标混乱、报表难产的根源

从业务痛点反推治理需求

企业治理现状典型问题

数据口径不统一

字段名称不一致

质量问题无闭环机制

二、标准构建：指标与字段的统一语言

指标口径标准化方法

指标五要素：对象+口径+时间+单位+维度

案例解析：检修效率、缺陷率、物料利用率

指标混乱带来的管理风险

字段规范与映射逻辑

多系统字段命名规则

标准字段与系统字段对齐方法

字段说明表的制作方法

实操练习：制定本部门的2个核心指标定义

字段解释+维度设定+示例口径

小组互评，检验一致性与表达清晰度

三、质量共管：问题如何发现与闭环？

如何识别数据质量问题

假数、空数、迟数、错数的典型表现

报表问题、业务结果异常如何追溯数据

数据问题记录与上报机制

问题记录三要素：描述+截图+影响

问题归口与字段定位技巧

模板工具实操练习

建立数据质量闭环

例会中设立“数据议题”机制

数据质量看板初步设计

闭环追踪与阶段反馈路径

四、组织协同：让治理真正落地

数据责任清单制定法

谁负责哪些字段？

将数据工作嵌入岗位职责

梳理部门数据清单

跨部门协同机制

数据官与业务主管的搭班机制

与IT、系统人员的协同边界

拉通协作的三种典型模式

部门治理任务落地计划

输出治理推进任务表

制定季度推进目标与阶段优先级

成为治理“推动者”而非“旁观者”