業務價值導向下施工企業數據治理實施要點

卯勇鑫

（中鐵十二局集團有限公司，山西太原 030024）

0 引言

隨著信息技術的快速發展，施工企業面臨著海量的數據處理，如何有效地管理并利用好這些數據成為迫切需要解決的問題。通過數據治理實踐，施工企業能夠建立起高效的數據管理體系，提高數據的質量和完整性，從而為業務決策提供準確、可靠的數據支持。同時，數據治理也可以幫助施工企業發現并挖掘潛在的商業價值，通過數據分析，為企業創造更多的商業機會和競爭優勢。因此，研究施工企業數據治理對于提升企業的業務價值具有重要的指導和推動作用。

1 數據治理現狀

1.1 當前施工企業數據治理的現狀和挑戰

在企業信息化和數字化程度不斷提升的今天，數據資源越來越受到重視。然而，在數據治理方面，企業仍然存在著一些問題，主要包括以下4 個方面。

（1）數據管理方面。企業中的數據來源非常分散，種類繁多，不同部門之間難以實現數據的共享，導致信息孤島和重復建設現象嚴重。由于數據管理流程不夠規范和標準，數據質量也得不到保障，數據的利用效益較低。同時，數據安全問題也不容忽視。由于數據的不集中管理，一旦發生數據泄露或被攻擊，可能會對企業的核心業務造成重大影響。

（2）數據治理方面。數據治理是企業數字化轉型的重要一環，它涉及數據的規范化和標準化，以提高數據的質量和價值。然而，在實際操作中，數據治理往往面臨著諸多挑戰。首先，數據治理的難度在于數據的復雜性和多樣性。企業中存在大量的數據，這些數據來自不同的系統、不同的部門，格式和標準各異。因此，如何對這些數據進行統一的管理和規范，是一個極具挑戰性的問題。其次，數據質量的問題也是數據治理中的一大難題。由于數據質量的問題，企業可能會面臨決策失誤、業務受阻等風險。因此，提高數據質量是數據治理的重要目標之一。

（3）數據安全方面。隨著數據泄露和安全問題的增加，數據安全已經成為企業面臨的一項挑戰。如果存在數據泄露、丟失、惡意篡改等問題，會對企業的發展造成不利影響，因此，要采取相應的措施確保數據的安全、完整。

（4）數據治理文化方面。在數據治理的過程中，需要營造適合數據治理發展的文化氛圍，讓全體員工認識到數據的價值。但是，目前企業中存在數據治理意識淡薄的問題，很多員工對數據治理的認識和理解不夠深入，容易出現數據浪費和濫用的現象[1]。

1.2 了解業務需求和利益相關者對數據的期望

在進行數據治理時，施工企業需要明確業務需求，確定數據治理的目標和導向。同時，也要考慮客戶、供應商、員工等利益相關者對數據的期望，進行充分的溝通和協調。同時，還需要制定相應的數據治理策略和流程，優先處理重要的數據，提高數據的價值和利用效益。

在進行數據治理時，施工企業需要采取一系列措施來確保數據的準確性和完整性。首先，企業需要建立完善的數據質量標準，明確數據的格式、內容、來源和去向，以及數據的質量要求。其次，企業需要建立數據質量監控機制，定期對數據進行檢查和校驗，及時發現并處理數據質量問題。企業還需要建立數據備份和恢復機制，確保數據的安全性和可靠性。除了數據準確性和完整性之外，施工企業還需要考慮數據的安全性和隱私保護。在數據治理過程中，企業需要采取一系列措施來保護數據的安全性和隱私，如限制數據訪問權限、加密數據、定期更新密鑰等。另外，施工企業還需要考慮數據的可追溯性和可審計性。在數據治理過程中，企業需要建立完善的數據可追溯性和可審計性機制，以便能夠追蹤數據的來源和去向，以及審計數據的完整性和準確性。

2 以提升業務價值為導向的施工企業數據治理實踐

2.1 制定數據治理戰略

在以提升業務價值為導向的施工企業數據治理實踐中，制定數據治理戰略是至關重要的一步。首先，施工企業應明確數據治理的目的，即希望通過數據治理實現怎樣的業務價值提升，完成怎樣的發展目標。在明確目的的基礎上，企業還需要設定具體的數據治理目標，確保數據治理的方向與業務目標一致。數據治理的核心是為企業創造更大的商業價值，因此，施工企業在制定數據治理戰略時應將業務價值作為主導方向，通過數據治理改善業務決策，提高工作效率，優化工程流程，從而實現業務價值的最大化。其次，企業應設定與業務目標一致的數據治理策略和原則。數據治理策略是指企業在進行數據治理時所采取的方法和途徑。企業可以采用數據集中管理、數據標準化、數據質量控制等策略實現數據治理。此外，企業還需要樹立數據治理的原則，即在數據管理過程中應遵循的準則和規范，例如數據安全、數據隱私保護、數據共享等[2]。

確定數據治理的優先級和范圍是制定數據治理戰略的要點。施工企業可能面臨大量的數據資源，因此，需要根據業務需求和戰略目標確定數據治理的優先級。企業可以將按照重要性和緊迫性對數據進行分類，優先處理對業務價值提升最有影響力的數據。同時，要明確數據治理的范圍，即確定哪些數據和業務流程應該納入數據治理的范疇，哪些數據和流程可以暫時排除在外。

制訂長期規劃是開展數據治理戰略的必要環節。由于數據治理是一個持續演進的過程，需要長期堅持，因此，施工企業應當制定長遠的數據治理規劃，包括明確的目標、時間表和關鍵里程碑。同時，企業還需要考慮日常運營和項目的需求變化，靈活調整數據治理規劃。

2.2 構建數據治理架構

構建數據治理架構是實現施工企業數據治理的關鍵一環，良好的數據治理架構能夠確保數據管理的有效執行。具體包括以下3 個方面。

（1）施工企業需要根據自身業務需求和數據特點，設計適合的數據治理組織結構和流程，包括確定數據治理負責人，明確各級數據治理團隊的職責和權限，確保數據治理工作的有序進行。通過合理的組織結構和流程，可以提高數據治理的效率和協同性。

（2）施工企業可以成立數據治理委員會或團隊，共同推動數據治理工作。委員會或團隊中的成員要明確自身職責和任務，確保數據治理工作的有效開展，通過集思廣益形成共識，共同制定數據治理策略。

（3）施工企業應當制定統一的數據規范和標準，例如數據命名規范、數據格式規范、數據采集和錄入規范等，確保數據的一致性。通過制定數據規范和標準，可以提高數據質量，減少數據質量問題對業務決策的影響[3]。同時，也有助于提高數據的操作性，便于數據的共享和集成。例如，規定數據的命名，能夠確保數據的一致；規定數據格式，可以促使不同系統之間的數據能夠互相匹配和集成。

2.3 數據質量管理

良好的數據質量能夠直接影響到企業的決策準確度、業務流程效率以及客戶的滿意度，因此，施工企業需要重視數據質量管理，建立數據質量標準和評估指標是其中的第一步。施工企業應該明確數據質量標準的定義，根據業務需求和數據特點，制定數據準確性、完整性、一致性、及時性等方面的質量標準，并建立相應的評估指標。通過數據準確性指標，能夠衡量數據的正確性和可信度；通過數據完整性指標，能夠評估數據的完整程度并檢查遺漏情況；通過數據一致性指標，可以檢驗數據之間的邏輯關系和信息的統一程度；通過數據及時性指標，確保數據能夠反映實時更新的狀態。并且，施工企業要通過數據清洗、去重、整合等手段，改善數據質量。數據清洗包括對數據中的錯誤、缺失、異常值等進行識別和修復；去重則是消除數據中的重復記錄，避免數據冗余和錯誤統計；數據整合則是將分散在不同系統或部門的數據進行整合，確保數據一致和完整。通過這些措施，可以提高數據的準確性和可用性，為業務決策提供可靠的數據支持。施工企業還要建立數據質量監控體系，定期對數據質量進行監測，及時發現數據質量問題并采取糾正措施。同時，建立數據質量反饋機制，讓用戶和業務部門能夠就數據質量問題提出反饋，及時加以改進，確保數據質量符合業務需求和標準[4]。

2.4 數據安全與合規

施工企業處理的數據涉及商業機密、客戶隱私等敏感信息，因此必須采取措施，保護數據的安全。首先，制定數據安全政策和流程是保障數據安全和隱私保護的基礎。施工企業應該制定數據安全政策，明確數據分類、存儲、傳輸和處理等方面的規定。同時，建立相應的流程和控制措施，確保敏感數據的安全，例如限制數據的訪問權限、加密數據傳輸等，建立數據備份和恢復機制，防止數據丟失和災難性事件的發生。其次，施工企業要定期進行風險評估，深入分析和識別潛在的數據威脅，對數據存儲和傳輸過程中的漏洞采取修復措施，使用安全防護技術和工具防范網絡攻擊。最后，施工企業必須了解并遵守國家和地方的法律法規，如數據保護法、網絡安全法等，確保數據的收集、存儲、處理和傳輸過程符合法律規定，保障用戶和客戶的合法權益。并且還可以建立合規審查機制，定期對數據處理活動進行自查和評估，及時糾正不合規的行為。

2.5 數據活用與創新

在提升業務價值的過程中，施工企業應該探索數據分析和挖掘技術，實現數據的智能化應用。通過采用先進的數據分析工具和算法，施工企業可以對大量的數據進行整理、分析和建模，從中發現潛在的業務機會。利用數據挖掘技術，可以發現施工過程中的優化點及效率提升空間，或者通過數據分析預測材料供應鏈的需求和波動，從而優化供應鏈管理。施工企業還需要推動數據驅動的決策和業務創新，通過充分利用數據資源，將數據納入企業決策參考，有效提高決策的效率。在項目管理中，施工企業可以基于歷史數據和實時數據進行風險分析和預測，幫助管理層做出更明智的決策。施工企業還可以通過數據創新，開發新的產品和服務，滿足客戶不斷變化的需求。建立數據共享和開放的文化也是數據活用與創新的重點。施工企業應該鼓勵部門之間的合作和知識共享，打破信息孤島，通過建立數據共享平臺和機制，讓各個部門之間實現共享數據和跨部門的協同工作。同時，企業要積極倡導并參與行業間的數據共享和開放，與其他企業和組織共享數據資源，促進行業的共同進步[5]。

2.6 持續改進和監控

在數據治理實踐中，持續改進和監控是保障數據質量和治理效果的重要手段。施工企業應設立數據治理績效評估體系，對數據治理的效果持續進行監控。通過設定合適的指標和評估體系，評估數據質量、數據治理流程的執行情況以及數據活用效果等。設立數據準確性和完整性的指標，定期對數據進行抽樣檢查，確保數據的質量滿足要求。施工企業還可以通過用戶滿意度調查和反饋機制，了解用戶對數據服務的評價和需求，及時調整數據治理策略。

定期審查和調整治理策略是持續改進數據治理的重要環節。由于業務環境和需求的變化，施工企業需要不斷地審查和調整數據治理策略，以此適應需求的變化。施工企業要定期對數據治理的流程和規范進行評估，與相關部門進行溝通和討論，及時修訂并改進數據治理的政策和流程。同時，要關注數據治理的發展，積極引入和應用新的技術手段，提升數據治理的效率和效果。

培訓員工和提升數據治理意識和能力是持續改進數據治理的重要措施。施工企業應當通過組織內部的培訓和教育活動，向員工傳達數據治理的重要性和必要性，加深他們對數據安全的認識。同時，要為員工提供培訓和技能提升機會，提高他們在數據治理方面的專業能力。通過專業的培訓，員工可以深入理解數據治理的重要性，以及自己在其中的角色和責任。他們將學會如何識別、評估和解決數據質量問題，確保數據的準確性和完整性。培訓還能幫助員工熟悉并掌握數據治理的流程和規范。通過實踐操作和案例分析，員工將了解如何在不同場景下應用數據治理規則，提高數據治理的效果。同時，培訓也有助于提升員工的溝通和協作能力，使他們能夠更好地與其他部門合作，共同推動數據治理的實施。因此，企業應該重視數據治理培訓，定期開展相關課程和研討會。通過持續的培訓和學習，員工將不斷提升自己的數據治理能力，為企業創造更多的價值。

3 結語

綜上所述，通過以提升業務價值為導向的施工企業數據治理實踐，企業可以更好地管理和利用數據資源，提高決策的科學性，優化工程流程，降低風險成本。本文探討了當前施工企業數據治理的現狀和挑戰，并提出了一系列實施要點。這些實踐將幫助企業建立高效的數據治理體系，推動業務創新和發展。然而，數據治理是一個持續演進的過程，需要不斷改進。因此，施工企業應積極落實文章提出的實踐要點，不斷適應業務變化，提升數據治理能力，以此實現業務價值的持續提升。