优化数据治理，实现业务价值最大化：成功策略揭秘。通过将数据治理与关键业务目标紧密相连，优先处理核心数据集，建立跨层级利益相关者参与机制，并消除流程障碍，该策略能提升ROI高达2-7倍，加快实现目标速度40%，并增加75%企业范围推广可能性。聚焦于数据驱动的业务成果，打造高效、透明的数据治理体系，为企业决策提供坚实基础，促进可持续增长。
4月6日，Google云发起牵头成立了“云数据联盟”，联合了包括数据库、流处理、数据湖仓、图数据库、数据接入、数据虚拟化、搜索分析引擎、机器学习工具等头部软件厂商，参与方还有两家在美国领先的系统集成商。这是一个很典型的“云平台+领域技术+咨询集成服务”的产业联盟组合，可以看成是当前“企业数据平台”（大致相当于国内说的“数据中台”，在此不做概念辨析了）的供应方典范。 最近跟好几位国内的业界人士（行业内头部创业公司的创始人）交流，他们都说“数据中台”是个泥潭，整个行业模式出问题了：从业人员苦逼难做，资本投入打水漂，企业用户满意度低。 业内人士对“数据中台”的普遍反应是：这个东西其实是一个数据相关的技术开发底座，是给工程师和科学家用的，没有面向业务人员的应用，所以不能直接给业务部门解决具体问题，导致企业管理层看不到这个东西的业务价值；另一方面，某行业内公司创始人说：“中国的技术人员的钱是很难挣到的”。 数据中台的行业乱象其实反映了中国整个“企业IT”产业存在的问题，这已经不是在这个产业里的某个企业存在的问题，而是中国产业链和美国产业链存在着巨大不同。我详列比较如下： 在中国的产业和市场环境下，表象是：缺乏具备专业能力深度的供应商，前面提到的在美国市场上，数据湖仓公司Databricks的估值高达380亿美元，以SaaS模式提供的数据接入工具的Fivetran估值都高达近60亿美元，而中国市场上获得了大量融资的“数据中台”供应商，大多提供无所不包的解决方案，看起来是产品商，其实是服务商，其市场价值比美国的专业产品公司相差甚远。 也不能怪中国的技术创业者们不努力，996得还不够，因为中国企业IT产业的特质为他们发展造成了巨大障碍，主要有四： 1 云和生态 当前在美国市场上对企业数据平台和数据分析应用需求的爆炸式增长，是跟企业越来越多地把企业应用系统、业务系统、物联网系统（例如制造业的工业互联网平台）放到云上去，或者使用云服务、第三方大数据服务分不开的，正是因为数据分布在不同的云上，出现了“数据网格”、“数据经纬（data fabric）”等新一代分布式数据管理的架构或方法，这就出现了具有互联网时代的去中心化特征的技术供应商生态，优秀创业公司不断涌现。 下面是两个美国数据平台技术供应商生态地图例子： 来源 https://lakefs.io 来源 https://7wdata.be 中国的“中”字就代表了中心化，这也许是中国企业与生俱来的基因吧，中国企业上云率和美国相比低很多，不愿意把数据放在企业控制力之外的云上，都希望自己建、自己用、自己拥有、自己能控制的平台，找供应商也希望有一家能拥有所有技术。 所以在中国市场上，很少有上图那样细分的技术提供商，为了不错失生意机会，大多数技术供应商都给自己贴个笼而统之的标签：我是干“数据中台”的。 2 平台竞争和垄断 即使企业上云，每个主题领域的数据技术供应商在云平台上提供服务，其实跟卖衣服、卖化妆品的商家在天猫、京东平台上开店的道理是一样的，平台运营方的盈利模式如何保障？平台自营和入驻商家之间的利益怎么平衡？ 电商平台之间怎样开展竞争流量，中小商家如何在平台上生存并盈利呢，中国的电商平台已经在过去几年给出了答案，可以预见到数据中台创业公司们在中国各个云平台上的命运。 3 企业的数字化运营能力 企业应用数据来支持业务是一种组织能力，“数据是新石油”、“数据资产”的道理虽然被越来越多的中国企业接受，然而，要建立起包括产品经理、数据架构师、数据工程师、数据科学家、数据分析师、数据治理管理员等一系列组织角色，建立起数据从源头到消费的运作流程和工程能力（如下图所示），对大多数中国企业来讲都是个挑战；企业自己管数、用数能力不具备时，工具需求也跟不上。 4 市场营销和咨询牵引 在数据平台对企业用户的影响上，美国市场上主导舆论的是专业中立技术咨询机构，例如Gartner，最近的Data Fabric也是Gartner提出的，以及保持供应商中立的技术实施公司、系统集成商和管理咨询公司。 然而中国企业IT市场却是先天不足，没有产生权威的技术咨询机构、咨询能力强的管理咨询机构或者强大的本土系统集成商，很多做中台的系统集成商由于艳羡产品的高毛利和资本市场价值，在给客户做项目时，就把自己这个项目里的开发产出，包装成“产品”卖给下个客户，破坏了行业生态。而大的云平台厂商则掌握了市场上的主流话语权，又恰逢最近几年中外地缘政治摩擦，国外云服务及数据技术进入中国进度放缓，于是市场上名词乱飞，恶性竞争，玩家互害…… 我个人很支持国产软件厂商，但是数据中台国产化这个行业，现在真的很难，快被玩坏了。最后放张国产软件厂商全景图，大家觉得哪家能在“数据中台”这条跑道里跑出来？ 来源：AIC商业导论 作者：GEORGE陈果
企业资产盘点必备步骤：了解为何及如何进行数据资产盘点。数据资产作为企业特殊资产，盘点将帮助企业掌握数据存量、价值，加速资金周转。从明确盘点范围、人员、内容、计划表开始，确保数据有序、可用。数据盘点由谁负责？业务部门与IT部门需协同工作，确保数据资产的全面梳理与管理。
数据安全是企业核心资产的守护者。本文概述了数据全生命周期中的安全挑战，包括采集、存储、传输、访问、交换和销毁等环节的安全保障措施。同时，强调了数据项目安全测试的重要性，并提出了构建安全团队和执行安全策略的建议，以构建坚实的数据安全防护体系。
数据安全至关重要，它涉及数据的有效保护、合法利用和持续安全状态。国内外均加强了数据安全立法，如《个人信息保护法》、《数据安全法》等，旨在规范数据处理活动，保护个人和组织权益，维护国家安全和公共利益。同时，全球各国也相继出台相关法规，如GDPR、LGPD等，共同构建数据安全保护体系。
本文推荐了一篇深入解析模态数据治理的文档，涵盖DG背景、流程化、自动化、智能化及应用，对未来趋势进行预判。内容包含数据项目调研流程、需求调研、设计、数据质量、数据流等详细示意图，是数据治理体系的重要参考。
深入解析数据治理、数据管理、数据资产管理三者间的差异与联系。探讨数据、数据资源、数据资产的界定，帮助理解数据管理架构中的关键环节与作用，揭示数据管理在现代组织中的重要性及其如何为业务带来价值。
强化数据治理，解锁企业潜能：构建稳健框架，确保数据安全与价值最大化。面对数据爆炸性增长与GDPR罚款攀升，掌握数据治理核心要素与运营模式至关重要。优化决策、强化安全、提升效率，为财务、营销至客户服务等各领域赋能。探索集中式、分散式与联邦式治理模型，采用最佳实践，制定高效数据战略。数据治理，不仅是合规基石，更是驱动数字化转型的强引擎。
深入探讨数据治理的重要性与设计，首先明确元数据、主数据等基本概念。文章解释为何需要数据治理，通过实际案例展示数据治理如何提升数据质量，支持高层决策。详细阐述数据治理的三层设计：数据规则层、数据处理中间层、数据共享层，并强调标准、模型、元数据等关键要素在数据治理中的作用。
本文深入探讨了数据资产的定义、特征及管理重要性。数据资产是企业合法拥有或控制，能带来经济和社会效益的资源。文章分析了数据资产与传统资产的异同，如可复制性、价值不确定性及虚拟性等。同时，讨论了数据资产管理面临的挑战，如数据确权难、安全保护难及价值评估难，并强调了数据资产管理的必要性，旨在帮助企业更好地控制、保护及提升数据资产的价值。
