cdga|制造业、工程设计行业、创投行业的数据治理痛点与解决方案

news2024/11/14 16:25:43

在当今数字化时代，数据已成为企业核心资产，数据治理成为推动企业数字化转型和高质量发展的关键。然而，不同行业在数据治理过程中面临着不同的痛点与挑战。

今天小编来和大家聊聊制造业、工程设计行业、创投行业的数据治理痛点进行详细分析，并提出相应的解决方案，希望对正在做数据治理工作的朋友有所帮助和启发。

制造业的数据治理痛点与解决方案

痛点分析：

数据孤岛现象严重：制造业企业通常拥有多个业务系统（如ERP、MES、PLM等），各系统间数据格式和标准不统一，导致数据难以整合和共享，形成数据孤岛。

数据质量参差不齐：数据格式要求不一致、数据类型定义不一致、数据空值、数据错填等问题普遍存在，低质量的数据难以支持有效决策。

数据处理能力不足：缺乏高效的数据处理工具和技术，数据处理效率低下，难以支持实时分析和决策。

解决方案：

统一数据标准：制定并推广企业内部统一的数据标准和管理规范，确保各系统间数据格式和命名规范一致，消除数据孤岛，实现数据共享和流通。

提升数据质量：建立数据质量评估体系，定期对数据进行清洗、整合和验证，确保数据质量达到业务要求。引入先进的数据处理工具和技术，提高数据处理效率和准确性。

数据治理流程规范化：制定详细的数据治理流程和规范，确保治理工作有序进行，减少人为错误和疏漏。通过数据治理，实现企业数据高度汇聚，为经营管理、战略运营、绩效管理等提供有力支持。

工程设计行业的数据治理痛点与解决方案

痛点分析：

信息孤岛问题：工程设计企业信息系统普遍存在信息孤岛现象，设计、施工、运维等阶段的数据难以高效共享。

敏感数据管控难度大：工程设计类企业处理大量敏感数据（如设计图纸、客户信息等），数据泄露或不当使用将带来严重的安全风险。

项目管理复杂：项目管理涉及流程长、牵涉部门与系统多，系统间数据难以从项目全生命周期视角进行实时穿透，管理过程基本是“黑盒”操作。

解决方案：

搭建数据治理体系：以项目全生命周期管理为切入点，串联内部多系统数据以及外部招投标实时数据，完成主数据治理以及各主题域的指标体系建设。

加强数据安全防护：建立完善的数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等措施，确保敏感数据的安全无虞。

提供统一数据视图：为企业经营者提供统一的数据视图，对企业全域数据直观认知，提供系统性、智能化决策支持。

创投行业的数据治理痛点与解决方案

痛点分析：

数据整合难度大：创投行业需要整合企业内部管理数据和第三方数据分析服务数据，数据整合难度大。

数据洞察能力不足：缺乏全面的数据洞察分析体系，难以在投资项目、基金、人员、财务等核心业务流程中提供深入的业务认识。

决策精度不高：数据治理技术不能满足业务需求，导致决策精度和效率不高。

解决方案：

建立数据洞察分析体系：围绕项目、基金、人员、财务等核心业务流程，建立投资业务全生命周期的数据洞察分析体系，提高决策精度和效率。

引入先进数据治理技术：在选择数据治理技术时，充分考虑业务需求，确保技术与业务紧密结合，提升治理效果。

关注监管政策动态：密切关注数据治理相关法律法规的发布和更新，及时调整企业数据治理策略，确保合规经营。

鼓励员工学习考取DAMA-CDGA/CDGP数据治理证书

不同行业在数据治理过程中面临着各具特色的痛点与挑战，这要求企业不仅要具备高度的数据意识，还需通过持续的教育与培训，特别是鼓励员工学习并考取如DAMA-CDGA（数据治理分析师认证）/CDG（数据治理专家认证）等专业证书，来构建一支专业的数据治理团队，以有效应对这些挑战。

【认证含金量】

·数字化学习是企业在数字化转型中的重要考核标准之一
·团队数字化水平的普遍提高
·乙方竞标加分
·63%的拿证后得到升职加薪
·个人技能提升
·拓展商业人脉

【报考条件】

CDGA 数据治理工程师：数据管理从业人员，在校大学生或专科及以上学历获得者。

CDGP 数据治理专家：需通过CDGA考试并持有有效CDGA证书，且满5年相关专业工作经验者。

【学习大纲】

——CDGA核心章节——

1.数据管理基础
2.数据处理伦理
3.数据治理
4.数据架构
5.数据建模和设计
6.数据储存和操作
7.数据安全
8.数据集成和互操作
9.文件和内容管理
10.参考数据和主数据
11.数据仓库和商务智能
12.元数据管理
13.数据质量
14.大数据和数据科学
15.数据管理成熟度评估
16.数据管理组织与角色期望
17.数据管理和组织变革管理

——CDGP核心章节——

1.数据治理
2.数据建模
3.数据质量
4.元数据管理
5.主数据和参考数据
6.数据仓库和商务智能
7.数据安全