做好数据标准管理对企业来说有什么意义？

信息化建设的成功除了有赖于符

合未来整体发展战略的业务实现模式和业务逻辑、符合业务模式和业务逻辑的信息技术架构和平台，还需要相应的信息管理组织去支撑业务信息系统的规划、实施、运营、维护和管理。怎样构建企业IT运营管理体系，使得企业信息管理模式与企业业务管理模式和企业应用特点能够有机的融合，是企业信息组织建设的关键，同时也决定了企业未来在信息化建设方面顺利推进的重要保障。

1 对企业IT管理使命的理解

在充分理解和融合企业业务管理战略的基础上，运用先进的管理思想和信息技术，推动企业改革与发展；建立满足企业需要的一流的IT基础设施，迅速地提升企业IT能力和应用水平，满足企业未来发展战略的需要。为此，建立高效的IT运营管理体系是首要任务。一般来说IT运营管理基本定义应包括以下内容：

·IT运营管理基本原则：应作为企业集团IT运营管理体系的基本指南；

·IT运营管理策略：用于确定企业集团各种IT活动间关系的基本原则和出发点； ·IT运营管理组织：明确企业集团各项信息技术活动的授权和责任； ·IT运营管理流程：明确信息技术活动的程序以保障高效的运作； ·IT运营资源和技能管理：提供企业IT管理运作所需要的技能资源；

·IT运营体系的运行与维护：保障企业IT运营体系服务的成本效率和 *** 作性。

2 IT运营管理基本原则

IT运营管理基本原则是指为加强企业在信息技术方面的战略执行能力而提出的基本的准则和指导性的方针。根据信息技术发展的特点结合企业信息化的发展需求，其基本原则框架应由七个部分组成：

总方针

战略的融合：信息技术因素需要渗透到企业战略的制定中去；

业务伙伴关系：企业的IT将与业务用户在工作上建立伙伴关系，以了解和达成企业的业务实现目标；

IT项目应视为投资：信息技术项目应该被视为一项投资，它应以支持业务需求为基础； 以客户为中心：信息化管理应以服务水平为基础，重点应关注在满足业务部门的需求； IT组件配置：应遵从IT体系结构和IT标准；

IT资源共享：IT资源应被视为企业的一项资产，每一个企业员工都有责任和义务正确的使用和保护这些资产；

IT策略和规划的沟通：IT的策略和规划应在企业集团内部进行有效的交流和沟通。

信息组织和流程

熟练和专业的工作团队：保持一个熟练和专业的工作团队管理整个体系结构，以确保达成业务目标, 业务部门从组织上参与信息部门的管理；

策略和规划的管理：为适应业务和技术的变化，有必要对策略、规划、管理、信息服务目标实现的成效作周期性审查和改进；

流程与职责：流程和职责分配要被明确清楚定义。

技术管理

技术创新的使用：主动进行技术创新，以增强企业的核心竞争力；

行业标准的使用：当存在相应的行业标准并能满足所涉及的业务需求时，应采用相应的行业标准；

因特网技术的作用：未来的应用系统和服务的交付要考虑使用互联网/企业内部网/局域网技术。

IT运营服务管理

未来的企业，在信息技术硬件和软件的应用方面会愈来愈集中，即通常所说的物理集中和业务逻辑的集中。信息中心的职能在这种高度集中的模式下，其定义相应地发生了改变。从组织层面上来看，信息管理组织将企业的IT部门从成本中心转化为服务中心；从具体IT运作层面上来看，它不是传统的以职能为中心的IT管理方式，而是以流程为中心，对复杂的IT

管理活动进行管理，比如事故管理、问题管理和配置管理，将这些流程规范化、标准化，明确定义各个流程的目标和范围、成本和效益、运作步骤、关键成功因素和绩效指标、有关人员的责权利，以及各个流程之间的关系。它的根本目标体现在：

（1）提供以业务为中心的信息服务； （2）提供高质量、低成本的服务； （3）提供的服务如需要是可准确计价的。 数据

数据获取：每个数据将仅在企业第一次出现的时间和地点被获取一次，以后在整个企业内部共享；

数据分布：数据分布应遵守完整性和应用的需求，数据容量、数据需求共享、网络能力和数据安全同样也需考虑；

数据词典：应有一个对企业所有应用程序存取并遵循的、全公司范围的数据定义； 数据共享：应用程序应共享已有的数据，除非必须要坚持满足特殊的安全性和完整性需求； 数据所有权：每一个信息单元都需指派拥有者，负责定义数据的使用规则和保护规则； 数据质量：所有的数据在概定的频率内均可得到，保存时间长短要按时间而定，还应经过标准验证流程验证，确保数据的准确性和完整性。

应用系统

用户需求：所有的应用系统的采纳或设计都必须依照用户业务需求，并要得到业务赞助人的认可；

公共评价标准：对企业内部所有的应用系统（包括软件包）将采用一套公共的评价标准进行评价；

引进与管理：采用标准软件包。对于新应用系统供应商的引入需要建立相应的控制策略及制度，建议重点考虑国际领先的标准软件包。 网络

外部连通性：网络必须使外部连接更方便；

行业标准：行业标准将被用于企业内部和对外的沟通；

单一的逻辑网络：将只有一个逻辑、用于实际运作的网络为各互联系统提供应用和数据存取；

第四次工业革命以及随之而来的数字化转型浪潮已在全球范围内席卷而来。推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，发展数字经济成为落实国家重大战略的关键力量。“互联网+”大背景下，大数据、物联网、人工智能等新技术应用成为 社会 变革的驱动力，越来越多的企业制定了数字化转型战略。

企业数字化转型是指通过构建数字化运营体系实现企业级变革，包含对企业IT架构的升级以及管理体系的重塑。

IT架构升级指企业信息系统的升级与优化。 企业信息系统建设升级一般会经历电子化、信息化、数字化三个阶段。电子化为初级阶段，即企业构建单一部门应用的信息系统，将线下事务向线上迁移，运营数据“从无到有”；信息化为稳定过渡阶段，以各部门信息系统集成支撑业务集中化、标准化、规范化，运营数据“从有到通”；数字化为高级阶段，以企业数据驱动业务精准重塑，依托人工智能、大数据、中台建设等技术支撑，助力企业发掘运营管理、生存发展的最优解决方案，发挥“数据资产”价值。

管理体系重塑指企业经营管理智能化。 构建以“数据贯通与分享”为基础的管理体系，以适宜的IT架构基础为依托，实现企业运营数据自动获取并广泛链接，基于数据理解业务实质，洞察价值创造过程，开展业务决策和敏捷行动，驱动业务创新和精益管理，实现管理“蜕变”。

数字化转型依托云计算、大数据及机器学习等前沿技术手段，以文化先行、组织赋能、人才支撑和机制牵引为助推力量，协助企业克服内外部发展阻力，促进企业管理提升。数字化转型后的企业一般呈现四项典型特征：

企业实现高效管理离不开系统和数据。当前，大多数企业已经通过内部信息系统建设实现了“信息化”。这些信息系统普遍为套装软件，以流程为中心，根据预先确定的流程处理场景，建立紧耦合的数据模型，规范数据采集、规则控制和业务处理，最终形成信息输出。

在万物互联的数字化时代，企业对高效决策、精益价值、灵活响应的需求，和传统信息系统模块化、流程化的支撑能力间形成了冲突；同时在长期经营管理的过程中，跨部门系统应用数据标准和口径的不统一导致的信息协同障碍积累严重。

企业所面临的结构性“困局”日益显著，主要体现在以下几个方面：

数字化转型正是为了破局和迎战，实现现实世界与数字世界的融合、互动，在数字世界中模拟推演，促进战略落地，优化经营决策。零散、无关联的数据并不能称为资产，为深度释放数据资产价值，重构企业级数据标准是必经之路。企业业务部门和技术部门需要共建共享，通过梳理数据逻辑、构建数据地图、明确数据标准、打通数据链路、开展数据洞察和数据应用。以企业数据为中心，将功能应用服务化、组件化，支撑灵活变化的业务需求。基于数据融合构建价值网络，共创价值增长空间。

企业级数据地图

数字化转型是企业级的整合和变革。数据作为转型的驱动能量，若仅服务于部分职能，势必无法发挥其全部的价值，数据需要贯通，数据标准也必须是企业内部通用的。企业应以业务脉络为基础，全方位全面梳理业务逻辑及数据关系，对现有流程、制度、系统进行优化改造，形成稳定的数据关系内核，引导系统架构优化，提高数据使用效率、提升数据资产价值，依托数据快速输出，实现管理赋能。

在企业级数据标准重构实践中，可遵循三个步骤，以统一数据标准为起点，逐渐完善前端业务流程改造，从源端产生语义统一、逻辑清晰、高标准高质量的数据，构建坚实的数据资产基础。

01 建立企业级数据标准，形成跨部门“共同语言”

围绕企业业务主线，梳理业务场景，对各类信息和表单元素进行解构和提炼，这是构建企业级数据标准的基础。在统一数据标准的过程中，可以以财务信息为起点，通过单笔财务记录向前追溯对应业务场景；以产品类型和产品生产全过程为经络，明确业务逻辑，对经济业务场景进行元素化解构；从管理对象、交易记录、业务标签三个层面对数据元素进行规范表述，形成清晰的数据关系。

在管理对象层面，对单专业及跨专业管理对象进行唯一识别。 对于单专业管理对象，围绕企业经济事项全场景，统一每个专业视角下最小单元的颗粒度和业务属性描述需求，围绕管理对象能够进行自由组合，支撑多视角融合。对于跨专业管理对象，针对企业组织、客户、资产设备、项目、业务伙伴等，围绕跨专业共用的管理对象和业务属性描述需求，梳理数据信息，建立统一通用的数据标准。

从管理对象层面对数据元素进行精确表述

在交易记录层面，规范交易信息传递过程和路径。 按照业务价值链梳理交易记录规则，规范各类单据的信息字段，建立跨专业共同遵循的流程管理规范，围绕业务交易，固化数据连接关系。例如，建立企业内合同、订单、发票信息的同源联动，建立完整的采集源头，部署清晰的数据录入标准，对各类单据的完整性进行强控。在此基础上，明确业务 *** 作与线上记录规则，对数据源头进行动态更新，实现各类数据信息的规范传递。最终可以精准匹配管理对象，以完整的单据链和信息链对业务管理流程进行精准的数字重现。

在业务标签层面，建立规范统一的标签体系。 构建业务标签的目的在于统一同类业务属性的跨专业描述方式，实现管理口径的统一。在构建企业业务标签时，可遵循四条原则：

依托清晰完整的数据元素和数据关系，构建企业经营数据地图，实现数据伴随业务活动的实时自动记录，明确业务到价值的转化，可视化展示公司运营过程，精准识别数字化建设需求。

数据标准建立方式示例

02 开展业务流程改造，实现端到端数据贯通

在以企业财务为基础的数字化变革中，对业财链路的梳理贯通是实现数据赋能管理的重要“桥梁”。通过对财务、业务开展数据梳理和流程改造，对从业务源端到财务末端的每一个数据项的产生与流转过程规则进行清晰描述，利用数据间的继承关系再现实际业务发生过程，将各类环节的数据聚合到每一个管理对象。在此过程中，企业需要重点关注三方面的内容：

03 丰富数据应用场景，以灵活输出赋能管理

通过数据洞察，构建多场景应用实践，聚焦增量效益，以业务行动实现业务创新和管理变革。以灵活的输出方式，深挖数据的意义和价值，在数据的积累和验证过程中形成多层次、多领域、多场景的业务实践。以价值信号驱动管理行为变革，从效率、效益、创新和共赢四个方面引导价值创造。

对企业运营进行精准刻画，根据不同场景信息需求对数据进行灵活加工。以多频道报表及应用场景为媒介，对各类基础数据和动态数据进行分析比较，提供量化评价，智能优化信息输出，服务于管理决策和业务决策。围绕企业业务发展、资产管理、客户服务、组织激励等管理领域，通过价值数据和业务数据的聚合分析，为公司管理层以及各业部门提供高效透明的数据服务，实现从业务动因入手，推动精准评价、精准投资、精准激励，提升对企业经营的敏锐洞察和高效决策能力。

构建应用场景一般遵循以下五个步骤：

1 明确场景需求： 确定应用场景需要服务的部门和人员，明确业务需求及场景应用预期成效；

2 设定应用主题： 明确应用场景的目标和主要内容，识别应用场景用于建设或服务的重点、要点；

3 澄清数据源： 梳理应用场景中涉及的业务流程，澄清场景所需数据类别、计算方式、数据源系统及相应的业务逻辑关系；

4 确定输出方式： 明确应用场景成果的线上或线下输出及展示形式，制定场景未来的实施规范及迭代规则；

5 建立数据服务： 根据应用场景要求梳理数据链路信息，通过平台或系统调用并分析相关数据，建立场景服务能力。

在数据标准重构的过程中，企业能够实现“三项转化”。一是由“数据”到“信息”的转化，解码数据背后的管理信息，形成更完整的现状描述；二是由“信息”到“洞见”的转化，挖掘信息背后的提升价值，开展更科学的预测分析；三是由“洞见”到“行动”的转化，以数据价值赋能决策，为企业提供更智能的决策建议，助力业务管理提升。

深入洞察数据实现的“三项转化”，使企业能够有效应对数据获取、数据融合、数据赋能面临的困境，实现由“业务各说各话”到“统一数据语言”、由“数据拼凑汇集”到“数据高度融合”、由“管理业务数据”到“数据赋能管理”的数字化转型。

01 深化数字包容，打造文化认同

无论何时，任何企业的变革转型都需要以文化认同为基础。唯有组织上下对变革理念都采取包容接受的态度，将数字化的理念深刻融入企业发展的文化血液中，方能由“被动”化为“主动”，以内生动力推动转型可持续发展。企业要将数字化转型作为发展战略的一部分进行深入部署，制定适宜且明确的战略、顶层设计和路线图，在各层级单位、业务部门、员工间宣贯普及，增强企业人员在数字化建设中的参与感，加强对转型实效的体验，并引导人才团队打造数字化技能突破口。

02 规范数据管理，强健数据信息

部分企业存在诸如数字线上化程度较低、数据源质量不高、 历史 数据离线化碎片化、数据库管理范性较差等情况，这些问题成为数据获取和管理方面的瓶颈，限制了企业更高层次、更高质量的数据应用。对于这些企业的数字化转型，可建立数据统一管理机构，强健数据基础，规范数据标准，全面开展 历史 数据规范治理，减少对基础数据和绩效指标的人为干预，保障数字化转型的顺利实施。

03 促进业务融合，立足全局视角

部分组织结构较为庞大复杂的企业可能存在诸如部门间沟通协调较为困难、数据共享流程复杂、内容局限、数字化与业务融合程度较低等问题，企业需要将“加强业务间融合协作”作为数字化转型的重点，推进组织内部的横向和纵向贯通，打破专业间的壁垒，构建融合、共享、协同、高效的管理体系。通过业务融合削弱企业内外部资源流动的阻力，对内打破专业壁垒，对外拓展事业边界，形成全局、全行业视角。

04 加强数字应用，布局 敏态 运营

在传统生产要素价值创造增长模式趋于稳定的情况下，充分挖掘知识和数据要素的巨大发展潜力，并拓展价值创造维度成为了管理提升的突破口。企业可以考虑建立深入、立体、完善的数据管理应用体系，不断迭代提升数据计算分析方法，深挖拓展各类场景应用，促进质效改善及管理提升。并逐步以点带线，以线带面，最终将数据资产的价值创造能力延伸到整条价值链、产业链，助力企业数字生态网络的核心能力赋用。

05 深化人才管理，锻造专业队伍

目前，部分企业数字化转型中的人才瓶颈问题仍然比较突出。企业中具备大数据分析和数据统计分析专业技能的人才较少，且来源渠道不足。针对这一现状，企业要实施可持续发展的技能培训和人才战略，积极引进数字化人才，深化企业员工干部队伍能力重塑，强化重点专业领域人才培养，优化员工队伍人才结构。除关注内部人才培养之外，企业也可以引入外部专业服务力量，快速学习、应用行业领先的观念技术和管理实践，内外兼修，共同锻造一支有能力实施数字化转型的专业人才队伍。

数字化转型将是未来5-10年间重要的管理变革方向，对企业而言机遇和挑战并存。一方面，数字驱动革新为企业克服自身内部发展阻力并促进管理提升提供契机；另一方面，转型并不能一蹴而就，其长期性和复杂性要求企业在组织、技术、文化、管理等方面进行全方位的调整。在持续深入打造数字化的进程中，如何 探索 适应企业自身发展的路径，如何实现数据信息的有效聚合，如何满足数字化管理对组织内员工水平、技术能力和运营能力提升的诉求，都需要不断 探索 实践。“神而明之，存乎其人”。转型浪潮中，企业对于变革的信念、坚持与飞速进步的技术必将迸发出蓬勃的活力，走出独到而创新的数字化之路。

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数据标准化的过程其实就是在数据整合平台实现数据标准，并将各个系统产生的数据通过清洗、转换加载到整合平台的数据模型中，实现数据标准化的过程。一个企业内部的数据标准化方式如此，一个行业监管机构在采集全行业数据时的数据标准化过程也是如此。所以做好数据标准管理对一个企业来说，方便了企业内部各个系统的数据进行整合，解决了各个系统间表字段命名随意、一个业务元素对应多种数据类型和长度、一个英文字段名对应多个中文名（反之亦存在中文名一对多英文名）等问题。不仅如此，企业进行好数据标准管理时，若参考了对应的行业规范，在行业进行信息统筹时则会减少极大的麻烦。针对以上问题，可以通过亿信华辰自主研发的数据治理平台进行解决，平台支持针对各种不同的需求打造个性化的数据标准管理办法。

数据标准是数据全生命周期质量控制的机制与制度保障，贯穿数据从采集到存储、治理和分析应用的全过程，只有建立一套完备的标准体系，数据标准化之后才能更好的管控数据的质量，支撑更高层面的数据应用。做好数据标准管理可支撑企业高效快速进行数字化转型，在此过程中合理高效利用数据标准工具作为一项必不可少的环节，亿信华辰数据标准管理平台在此过程中可高效辅助企业进行数据资产建设和数字化转型，主要体现在以下几个方面：

在元数据管理方面，数据标准可从源头对元数据进行管理，制定数据采集标准，帮助构建规范的物理数据模型，在元数据管理方面，数据标准可以保证元数据的规范性和数据资源目录的完整性，同时对于多源异构数据的接入，数据接口规范可以保证的实时传输。数据标准也能够明确各业务的数据含义和业务规则，业务部门之间、业务和技术之间、统计指标之间统一认识与口径，提高业务和IT之间的一致性，保障IT系统能够真实反映业务事实。

在数据质量管理方面，数据标准是数据质量规则建立的主要参考依据。通过对数据标准的统一定义，明确数据的归口部门和责任主体，为企业的数据质量和数据安全提供了一个基础的保障；通过将数据质量规则与数据标准关联，一方面可实现字段级的数据质量校验，另一方面也可以直接构建简单的较为通用的数据质量规则，确保规则的全面性和可用性，提升数据质量。

在主数据管理方面，主数据作为企业的黄金数据，对于各系统之间的共享要求很高，只有标准化的主数据的共享才是有意义的，数据标准可协助主数据筒统一标准化的建立，统一分类标准，支撑主数据的分发和共享。

在数据资产管理方面，数据标准是数据资产管理的基础，是对数据资产进行准确定义的过程。对于企业而言，数据资产的共享整个在数字化时代显得尤为重要，对于一个拥有大量数据资产的企业，或者是要实现数据资产交易的企业而言，构建数据标准是一件必须要做的事情，数据标准的建设可以帮助企业消除数据的不一致性，实现企业数据资产有效共享。

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