数据治理是数字经济的基础.pdf

数据治理是数字经济的基础.pdf

这份PPT的核心内容围绕“数据治理是数字经济的基础”展开,探讨了数字化转型的大背景、难点和落地策略。

一、数字化转型的重要性

  • 背景: 数字化转型是国家战略,是改造提升传统动能、培育发展新动能的重要手段。
  • 优势: 数字化转型能显著提升效率、降低成本,客户满意度。
  • 必要性: 大部分数字化转型项目失败,主要原因在于数据质量问题。

二、数字化转型与信息化区别

  • 数字化转型更强调全域、整体、数据共享、客户导向、协作共赢、数据驱动。
  • 与消费互联网相比,产业互联网更关注企业(2B)、生产方式、生态共赢、行业洞察、底层基础设施。

三、数字化转型的关键

  • 转型内容: 涉及全面和整体的转型,从数据入手,数字化转型需要改变运营模式、组织架构等,从而提升企业运营效率,创造新的业务模式。
  • 技术层面: 运用5G、云计算、区块链、人工智能等技术,构建适应企业业务特点的IT架构,加快形成集团级数字技术赋能平台。
  • 业务层面: 需要一把手工程,数据治理普遍缺乏,企业文化转型,人才缺乏。

四、数据治理与数据管理

  • 数据治理: 在数据资产管理过程中行使权力和管控,包含业务驱动因素、目标和原则、活动、工具、实施指南、治理相关等。
  • 数据管理: 是确保数据质量,数据架构,数据存储,数据安全,数据集成和数据共享的基础。
  • 核心: 强调数据质量,数据需要规划,数据要驱动信息技术决策,数据管理是跨职能工作,数据治理需要企业级视角。

五、DAMA数据管理知识体系

  • DAMA是一个全球性的专业组织,提供数据管理和数字化相关的专业知识。
  • 其核心是《DAMA数据管理知识体系指南》(DMBOK)和数据管理专业人士认证(CDMP), DMBOK涵盖数据治理、数据架构、数据建模与设计、数据存储与操作、数据安全、数据集成与互操作、文件与内容管理、参考数据与主数据、数据仓库与商务智能等11大知识领域。

六、数据治理的落地

  • 数据治理是一个系统工程,需要对现状进行评估、制定治理策略、数据流通、数据要素。
  • 可以利用AI赋能数据管理工具,例如元数据自动编目、数据标准自动识别、数据质量规则自动生成等。
  • 数据治理需要政府的引领和培育,以及央企的示范作用。

七、数据管理的趋势

  • 数据确权成为重要趋势。
  • 数据管理与新技术结合,例如数据中台、云计算。
  • 数据管理专业人才的需求剧增。
下载完整报告 | 7.41 MB | 117页
阅读和下载会消耗积分;登录、注册、邀请好友、上传报告可获取积分。
成为VIP会员可免费阅读和下载报告