如果說企業內部一多半的數據未被使用，那麼當下人們熱議的智能決策、數據驅動，還怎麼實現？數據顯示，現階段絕大部分企業內部有60%～70%的內部數據未被使用，企業如若能將這部分數據加以利用，這些數據將進一步驅動企業業務發展，幫助企業「降本增效」。
數據如今成為各行業企業資產重要的組成部分，無論是國家，還是企業，對於數據的重視程度，越來越高。據國際數據公司（IDC）預測，到2025年中國產生的數據總量將達48.6ZB，占全球的27.8%；對國內生產總值（GDP）增長的貢獻率將達年均1.5-1.8個百分點。
放眼全球，IDC預計，到2026年，全球會有27%的數據從雲端產生，60%的全球數據會存儲在雲端，而企業側雲端存儲比例將達到70%，業務上雲以實現更低成本的管理和更有效的決策分析成為市場趨勢。顯然，數據作為新的生產要素，正在深刻改變着全球經濟發展趨勢，以及社會生產方式。
對於企業而言，如何獲得高質量的數據？如何激發更大的數據價值？如何讓數據驅動企業業務發展？成為當下各行業共同面臨的數字化「痛點」。
數據治理的三大痛點
從信息化時代開始，企業就不斷將數據沉澱下來，邁入數字化時代，從產業數字化到數字化產業，數據要實現從資源到資產的轉換——得到了越來越多企業的認可。但實際上，發揮數據價值、實現智能決策、錨定企業發展方向，這看似順理成章的過程中困難重重。
「現階段大多數企業不具備數據驅動的能力，造成了企業數據應用不足的現狀，「不過與數據應用相比，缺乏數據治理能力的企業更多。」阿里巴巴集團副總裁、瓴羊CEO朋新宇明確表示。
數據治理對於企業，可以說是一個「老大難」的問題。從我們步入雲計算時代開始，企業就面臨着諸多數據治理的問題。如今，隨着企業數據量的快速增長，數據治理已成為企業面臨的重要問題之一。
數據治理是指對數據進行規劃、組織、監督、控制和協調，以確保數據的質量、安全性和有效利用。
從目前各類行業應用上看，企業數據治理主要面臨三大挑戰和痛點：數據孤島、數據安全，以及數據管理。
首先，數據孤島現象嚴重是企業數據治理過程中的痛點之一。由於不同的業務部門和系統之間的數據相互獨立，導致數據之間無法共享和利用，從而影響了企業的整體運營效率。IDC公司的調查顯示，2022年，全球範圍內有60%的企業面臨「數據孤島」的問題。
2023年埃森哲中國企業數字化轉型調研也呈現了同樣的問題，有37%的中國企業仍在進行單一職能部門的數字化和自動化，製造部門和IT部門是企業當下轉型成熟度最高的職能部門;還有43%的中國企業已完成單點轉型，開始小規模打造跨部門或跨職能的部分能力。但由於部門間的獨立性，這些企業仍然採取點狀或線狀的思維進行轉型，導致他們未能實現轉型的真正商業價值。這些企業仍然面臨成本高、生產效率低下、缺乏協同等挑戰。
以某大型製造業企業為例，該企業的生產部門和銷售部門之間的數據無法共享，導致生產計劃無法根據銷售數據進行調整，銷售訂單也無法及時反饋到生產部門。這種數據孤島現象導致企業生產效率低下，銷售業績也無法得到提升。
內部尚且存在「部門牆」，外部系統更難打通。例如，很多品牌方與經銷商的數據不互通，對品牌方來說是影響企業戰略制定和發展方向的最大問題。但如果能實現對數據的獲取與應用，就能進行全產品全生命周期的統一操盤。有了數據支撐，各種營銷手段也可以靈活應用，同時可以支撐組織的層層業務決策，反哺企業終端管理精細度更上一層樓。
一位接近華為的人士表示，一開始華為也只能拿到直接經銷商的數據，對流通庫存數據根本不掌握，也無法制定最優的產線排產和激勵。最終歷經十年左右才真正掌握終端數據、了解每一款產品從上市期到爬坡期到穩定期到退市期、包括期間每一款產品的每一個合作夥伴的數據。由此反哺到華為的產品線，進行排產預測規劃，同時也可以指導業務端去做一些營銷活動，還可以充分地挖掘合作夥伴的能力價值。
第二，數據安全威脅日益嚴峻。在數據已成為企業，乃至國家重要資產的當下，數據安全、隱私保護等問題也成為各國及各行業企業關注的焦點，僅數據泄露一項，據IBM Security 發布的《2023年數據泄露成本報告》中顯示，2023年全球數據泄露的平均成本達到 445 萬美元，創該報告有史以來以來最高記錄，較過去 3 年均值增長了 15%。
對此，白山雲解決方案中心總經理曹剛向鈦媒體表示，如何在確保數據安全的情況下，做好數字化轉型，成為當下企業數字化轉型的痛點之一，「傳統單一安全產品已不能解決企業現有困境，企業防護能力捉襟見肘，針對高級機器人和不斷演變的API攻擊，企業需要更靈活、更系統、更專業地保護。」
第三，數據管理機制尚不完善。這也是目前企業，尤其是中小企業面臨的數據難治理的主要原因之一。根據Gartner公司的調查顯示，到2023年，只有30%的企業將擁有統一的數據管理戰略。缺乏統一的數據管理規範是企業數據治理的痛點之一。
由於缺乏統一的數據管理規範，不同的部門和系統都有自己的數據處理方式，導致數據的重複管理、錯誤管理和不一致管理等問題頻繁發生。
不過從企業側對數據的利用趨勢來看，企業在利用生產數據時，對於數據使用策略的規則制定越來越詳盡。包括確定哪些數據需要收集和分析，如何保護數據的安全和隱私，以及如何根據數據分析結果做出決策。「只有當所有的數據都被合理地使用和管理時，企業才能從生產數據中獲得最大的價值。」朋新宇指出。
解題：從「一把手」開始-三大痛點並非無解。
例如，針對數據孤島痛點，企業可以通過建立統一的數據平台或者引入集成工具等方式，將不同系統、不同部門的數據進行整合，實現數據的共享與利用。此外，企業還可以通過採用雲計算、大數據等技術手段，對數據進行深度挖掘和分析，並強數據採集、存儲、加工、使用、共享的全流程、全生命周期管理，從而發現隱藏在其中的商業價值。
在數據安全方面，國家近年來對數據安全的重視程度「有目共睹」。目前，我國已初步建立包括網絡安全法、數據安全法、個人信息保護法等基礎性法律和《網絡安全審查辦法》《數據出境安全評估辦法》等相關部門規章在內的數據安全制度框架，數據安全制度頂層設計越來越健全、越來越科學，並將適應發展要求不斷完善。
企業層面，企業也可以通過數據加密、訪問控制、備份與恢復、核心數據本地化、安全審計等手段，確保自身數據的安全。
在管理機制上，企業需要制定統一的數據管理規範，並建立完善的數據管理制度，包括數據的定義、收集、存儲、處理、共享等方面進行明確的規定和管理流程的標準化等手段。此外，企業還可以通過引入先進的數據管理工具和技術手段，如元數據管理工具、數據質量管理工具等，實現數據的統一管理和優化。
然而，以上文提到的製造業企業為例，該企業在數字化轉型過程中，雖然認識到了數據治理的重要性，但在實際操作中沒有制定明確的治理目標和策略，導致各部門之間的數據無法有效整合和共享，生產計劃和銷售訂單之間的數據流通仍然存在問題。
一切癥結指向一個源頭：「企業要想真的推動數據治理，激發更多數據價值，需要從CEO開始推動，打通包括業務部門、財務部門、市場部門、人力部門等在內的各個部門之間的數據壁壘，讓數據真正在企業內部流通起來。」埃森哲大中華區戰略與諮詢總裁哈億輝表示。
對於有數字化轉型需求的企業而言，數據治理是一個複雜而又關鍵的問題。從一把手建立正確的管理意識開始搭建頂層戰略架構，是大多數企業真正能推動數據治理的第一步。
企業需要制定完善的解決方案並進行持續的優化和創新。首先，企業需要認識到數據治理的重要性並制定明確的目標和戰略計劃；其次，企業需要建立完善的數據管理制度和規範；此外，企業需要採用先進的技術手段和管理工具；最後，企業需要建立有效的組織架構和人才隊伍來保障數據的治理和管理效果。
綜上，對於企業而言，「一把手」推動的不僅是部門之間數據的「破壁」，更需要帶動整個企業管理層理解生產數據的真正價值，讓管理層對數據治理有足夠的重視。
數據治理的「起點」
對於大多數信息化、數字化程度不高的中小企業而言，數據治理並不是他們當下面臨的首要難題，如何提升數據質量才是大多數中小企業需要優先解決的問題。
朋新宇表示，對於大多數中小企業而言，在數字化轉型的過程中，企業產生的數據質量偏低，利用價值不大，「數據質量差是當下我國大多數中小企業利用數據驅動企業發展過程中，首要痛點。」他說。
從數據定義上看，生產數據不僅包括生產線上的實時數據，還包括歷史數據、設備數據、質量數據等。這些數據可以幫助企業更好地理解生產過程，發現潛在的問題，優化生產流程，提高產品質量和生產效率。但是目前還有很多企業在進行數據收集的時候，「雜亂無章」，存在無用數據，數據不準確、不一致、不完整，以及虛假數據等低質量數據。
對於企業來說，利用數據驅動業務的第一步是建立一個有效的數據採集和管理系統。系統應該具備自動收集和存儲生產數據的能力，同時也應該能夠支持數據的查詢、分析和報告。
為了確保數據的準確性和一致性，企業需制定統一的數據收集標準。包括定義數據術語、規範數據格式、明確數據來源等。此外，為了保證數據的準確性和完整性，企業還需要定期對數據進行清理和維護。
大企業也同樣需要處理數據質量的問題。
蒙牛CDO李琤潔與鈦媒體分享了蒙牛在提升數據質量方面的一些經驗，她表示，提升數據質量，有幾點比較關鍵：首先，要做好所有頂層設計規劃；其次，帶着數據思路做應用。
蒙牛早期建應用是功能驅動，為完成某些功能、達成某個需求去做應用。但是未來要帶着數據策略做應用，想清楚為什麼設置、會產生什麼洞察？
此外，企業越大越會面臨一個問題——「工具的統一」。「蒙牛信息化歷程非常長，跟很多大型集團企業一樣，現在仍有多系統、多套流程、多套工具並行。用途一致的工具要儘量統一，才能幫助後期省很多力。」李琤潔指出。
對於企業而言，實現數據驅動業務增長的第一步，首先需要企業/集團管理層認識數據的價值，進而在企業內部先實現數據的統一化、標準化。通過技術手段，企業可以進一步提升自身產生數據的質量，讓數據成為「有用之材」，以供企業使用。進而，企業才需要關注如何治理好數據，讓數據最大化發揮價值。
2023埃森哲中國企業數字化轉型指數報告中通過調研企業發現，各功能模塊間互相協作意味着組織可以打破數據孤島、實現信息共享，因此可互操作是系統敏捷的重要標誌。不僅如此，互操作性還可以幫助組織連接技術、人員和流程，消除隱藏的瓶頸，實現資源的整合，從而減少重複冗餘的工作，以更快的速度開展更廣泛的轉型。報告中一個調研數據顯示，具有高互操作性的企業成功壓縮轉型周期的概率相較其他公司高出11%，其收入增長速度也比互操作性相對較低的同行快6倍。
儘管數據的價值正在凸顯，但中國企業對數據領域的投資意願並不高，遠低於人工智能、雲、安全等數字技術。據埃森哲上述報告顯示，僅有20%的調研企業選擇投資數據領域。
數據來源：埃森哲
在企業數字化轉型逐步深入的當下，數據已經成為幾乎所有行業企業資產的重要組成部分之一，同時也是驅動企業發展的核心抓手。越來越多的企業意識到數字化轉型的價值，企業對於人工智能、雲計算、大數據等技術的關注和應用也越來越深入。然而，建設數據驅動的企業、讓數據真正賦能決策，企業還有很長一段路要走。
可以想見，未來，能實現快速發展的企業不僅需要掌握產品技術，還需要具備強大的數據處理和分析能力，以應對日益複雜的市場環境。-（鈦媒體/作者:張申宇*編輯:蓋虹達）
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