【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】
- 了解数据治理的价值、流程和内容
- 了解主数据的价值、管理的流程
- 理解数据管理与业务之间的关系
【课程时长】1天
【课程大纲】
- 数字化转型、数据分析、数据治理的逻辑关系
- 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
- 数据分析的前提是数据治理
- 数据治理首要工作是主数据管理
- 数据治理的价值、流程和内容
- 数据发挥价值的前期是数据本身得有价值
- 如何定义数据自身有价值——时效性、客观、真实、一致、完整、准确
- 数据治理的内涵
- 数据治理的流程
- 明确业务数字化转型的模块
- 定义主数据:对应业务模块明确业务判断的模型指标
- 实现数据采集与数据清洗
- 数据资产管理
- 数据安全
- 完成对数据治理的评估
主数据的价值和管理的流程
- 回溯日常工作中数据使用的常见问题
- 数据混乱、质量差
- 系统使用效率低
- 及时性差
- 统计口径不一致
- 找数据完全对不上号
- 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
重新定义主数据
- 主数据的价值——跨部门、跨业务协同的必须项
- 对主数据的要求——唯一、稳定、准确
- 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
主数据管理初步认知
- 什么叫主数据管理
- 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
- 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
- 包括的内容:治理政策、处理流程、工具、最佳业务实践
- 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
- 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。
主数据与其他数据之间的关系
- 交易数据
- 元数据
- 参照数据
- 分析数据
如何做好主数据管理
- 主数据管理的主要流程:
- 立数据:关键主数据的管理制度化、数据标准化
- 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
- 挖价值:用于业务部门实践应用
- 实施的关键要点
- 管理问题:主数据是超越业务、管理的一把手工程
- 持续性认知:是个持续性、长期性、不断优化的过程
- 靠企业自身:企业自身需要具备强的数据思维,全员都需要
- 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
- 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)
数据治理与业务之间的关系
- 立数据:要由业务部门清晰明确业务模型、业务流程
- 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
- 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
- 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