工业企业数字化转型中的数据治理

数字化转型已经成为了全球企业必须迈过的一道坎。在工业企业应用数字化技术以提高生产效率、降低成本的工作中，数据治理的重要性显而易见。因为数字化转型意味着数据的洪流涌现，必须对数据做到精细化的管理，以达到更好的业务成果。

数据治理的定义

数据治理，简单来说，就是规划、执行和监督数据资源的一系列管理活动，以确保数据在企业内充分分享利用、基于数据库的系统中始终保持一致性、精确性、可靠性，并能够满足业务规则和要求。

数字化转型中数据治理的重要性

在工业企业开展数字化转型时，数据治理是具有重要实践意义的，因为：

1. 数据越来越重要。

数字化设备产生海量数据，随着云计算、物联网和 5G 等技术的普及，这些数据正越来越成为企业决策的重要基础。因此，数据治理也越来越重要。

2. 数据质量的要求更高。

随着数字化转型的加速，数据质量已成为保障企业高质量数字化转型的核心之一。高质量数据会为决策提供更准确的支持。

3. 数据安全的风险愈发严峻。

数字化设备的使用，给企业的信息安全带来了更大风险。针对这些风险，对数字资产的有效保护已成为企业的当务之急。

数据治理的组成要素

数据治理和管理的完整性和可操作性需要以下三个要素：

1. 信息架构

信息架构将各种数据和资源组织起来，以使其能够被使用和理解。此外，它还需要提供基于数据域的目录结构来描述逻辑或物理数据存储区域的位置。

2. 数据管理

它涉及到数据的整个生命周期，包括数据定义、数据分析、元数据管理、数据集成、数据质量管理、数据安全等。

3. 数据治理文化

它是数据治理成功的关键。开发数据治理文化需要一系列组织、团队和个人层面上的实践，以及学习周期和要求的持续推动。

数据治理的最佳实践

以下最佳实践可帮助企业在数字化转型时充分利用数据：

1. 确保数据质量。

数据质量是实现数字化转型的基石之一，必须确保数据准确、完整、一致和可靠。

2. 建立完整的数据安全模型。

在数字化转型过程中，数据资产的安全是非常重要的，需要建立完整的数据安全模型。该模型需要考虑的方面包括数据访问、权限控制、数据加密和数据备份等。

3. 积极开发数据治理文化。

数据治理是一种企业文化，需要培养和传承。在文化中要重视数据，将数据治理作为企业文化的重要组成部分，以激发员工的数据治理工作积极性和归属感。

总结

工业企业在数字化转型时，数据治理是一项必不可少的因素。数据治理的主要目的是确保企业的决策信息准确、完整、一致和可靠。数字化转型需要全面的数据治理和管理。企业必须掌握数据治理的核心概念和最佳实践，以提高数据治理的质量和效率，从而更好地支持数字化转型的进行。