数据治理：制造企业转型的关键要素与战略需求

制造业，作为国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。从工业文明的曙光初现，到今日全球化的激烈竞争，始终昭示着一个真理：没有强大的制造业，就没有国家和民族的强盛。

为全面推进制造强国建设，国务院印发《中国制造2025》，其作为我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领，明确提出“创新驱动”的基本方针：坚持把创新摆在制造业发展全局的核心位置，完善有利于创新的制度环境，推动跨领域跨行业协同创新，突破一批重点领域关键共性技术，促进制造业数字化、网络化、智能化，走创新驱动的发展道路。

在此战略引导下，众多制造企业积极响应，纷纷踏上转型之路，然而，转型的过程并非坦途，特别是在当下数据爆炸的时代，制造企业面临新的挑战：如何在海量数据中找到数据，全面释放数据潜力和价值，为企业的持续发展和国家的繁荣昌盛提供不竭动力？

一、数据治理：制造业转型的坚实支撑

在制造企业中，数据治理已从可选项跃升为战略需求。在最基本的层面上，它可以帮企业找到并正确分析数据，以便所有用户都能适当地访问和使用数据、管理数据。若数据治理实施得当，更能提高运营效率，揭示新的发展机遇。

数据治理在制造业中的实际作用：

• 提升数据质量：确保数据的准确性、完整性和一致性，使制造企业快速识别和解决生产流程中的问题。如及时调整异常设备，提升产品和服务质量。

• 优化供应链管理：让数据在不同合作伙伴之间一致、准确地共享，确保各方对当前的供应和需求有清晰的了解，从而优化库存管理，提高整体供应链效率。

• 确保法规遵循：制造业受到严格的监管，尤其是在产品安全和环境标准方面。强大的数据治理通过跟踪和报告关键、准确且最新的数据，帮助组织维护合规性。

• 提高经营效率：提供单一的数据来源，并简化流程。如汽车制造企业通过数据治理集成设计生产、销售等不同来源的数据，消除了数据孤岛，改善部门之间的协作。

• 驱动决策和创新：基于高质量数据洞察市场趋势和客户需求，推动产品和服务的持续创新。比如食品、饮料制造商可以分析消费者偏好、市场趋势和竞争对手产品的数据，以发现市场机会。

• 保障数据安全和隐私：制造公司经常处理敏感数据，如知识产权、客户信息。数据治理实施严格的安全措施、访问控制、隐私策略来保护这些数据，降低数据泄露的风险。

二、如何在制造业中实施数据治理

鉴于数据治理的重要性，制造企业需要采取一系列措施来实施数据治理。首先需建立与企业整体业务目标保持一致的数据治理目标，并获得管理层的支持，以确保必要的资源、预算、权利来推动项目的发展。随后实施以下步骤：

• 建立数据治理团队：成员包括来自不同部门的代表，如IT、运营、质量控制和财务。该团队将负责推动数据治理计划，确保整个组织的紧密协作。

• 构建数据治理框架：明确数据治理的策略、程序、角色和职责，如数据质量标准，数据血缘、数据访问、安全策略以及数据管理角色。

• 数据盘点和评估：识别组织内的关键数据资产，评估其当前状态。该评估将帮助您了解在您的数据治理策略中需要解决的差距和问题。

• 引入数据治理工具和技术：投资适当的工具和技术来支持数据治理工作，例如数据目录、数据质量管理、数据血缘等工具，提升数据治理的自动化水平和效率。

三、软信助力制造企业迈出数据治理第一步

数据的涌现无处不在——从日常运营、物联网（IoT）设备的广泛应用、新兴制造技术的融入，到与供应商、销售商等合作伙伴及终端客户的交互中，数据量呈爆炸性增长。要成为真正的数据驱动型企业，制造企业首先需要找到数据、理解数据并正确地使用这些数据，因此，数据治理第一步便是构建一个清晰、全面的数据资产目录。软信数据资产目录解决方案：

• 快速定位数据：构建清晰、符合实际业务场景的多层级数据资产目录，以便您的员工可以快速找到他们需要的数据，评估其是否适合预期用途，并跟踪数据使用情况。

• 数据资产地图：为企业提供全景视图，展示了所有重要数据资产的来源、分布、变化趋势及关联情况，助力企业掌握并管理数据资产。

• 统一数据语言：提供业务元数据与技术元数据关系的映射，打通语言壁垒，统一数据语言，促进跨部门、跨职能团队之间的无缝协作，优化运营流程。

• 降低数据风险：根据制造企业的法规来识别、标记、分类敏感数据，并实时监控数据使用情况，确保制造企业在GDPR、PIPL等法规框架下安全运营，有效规避潜在风险。

• 促进数据共享：在数据应用和共享层面起到引擎作用，为实现高效、安全的数据共享提供了基础架构和工具。