数据驱动决策的升级路径
在企业的数字化转型过程中，数据治理已然成为一个不可忽视的重要议题。随着信息技术的飞速发展，企业积累的数据量也在不断增加。然而，数据显示，企业内部有60%至70%的数据未被有效利用，这无疑制约了智能决策和数据驱动的发展。国际数据公司（IDC）预测，到2025年，中国每年将产生48.6ZB的数据，占全球数据总量的27.8%。预计到2026年，70%的企业云端数据存储比例将标志着企业对云计算的持续转型。这种转型代表着更低成本的管理和更高效的决策分析。然而，应用中如何有效激发数据价值成为数字化“痛点”。
企业在数据治理中面临三大痛点：数据孤岛、数据安全、和 数据管理机制不完善。数据孤岛现象限制了企业的数据治理能力，由于各业务部门和系统之间存在信息孤立，这些数据无法实现共享。造成的影响严重，全球有60%的企业面临该问题。例如，某大型制造企业的生产部门无法实时调用销售部门的数据，导致生产计划无法根据销售数据调整，进而降低企业运营效率。
其次，数据安全性问题逐渐突出。数据的重要性提升，国家和企业对数据安全的重视度加大。根据IBM Security的报告，2023年全球数据泄露平均成本已达445万美元。因此，在数字化转型中，企业必须确保数据安全，运用先进安全措施抵御互联网威胁。
最后，数据管理机制不完善也是诸多中小企业的痛点之一。调查显示，只有30%的企业具备统一的数据管理战略，缺乏规范导致数据管理中的错误和重复问题屡见不鲜，增加了数据治理的难度。
对此，企业应从“三大痛点”入手，采取优化措施：通过建立统一的数据平台解决数据孤岛问题，利用集成工具实现部门数据整合共享；落实数据加密、访问控制和安全审计，保障数据安全。同时，需要建立数据管理规范，引入先进管理工具，以实现数据定义、收集、存储、处理等环节的统一管理。
推进数据治理需要管理者的推动和全企业的响应。管理层需体认到数据的战略重要性，推动部门间数据共享与对话。此外，中小企业在数字化转型中需优先提升数据质量，很多企业在数据收集中的非标准化导致数据质量低下，影响分析和应用。因此，企业需建立有效的数据收集与管理系统，确保数据准确性和一致性，并定期进行数据清理和维护。一个成功的案例是蒙牛的经验，强调顶层设计和数据驱动的应用平台建设。
面向企业管理的未来，数据治理是实现数字化转型的重要基石。有效的数据治理能突破数据孤岛，为企业实现“降本增效”的目标护航。企业需持续关注数据治理，助力智能决策和未来发展。
