97国际游戏app-企业数字化转型数据治理是绕不开的核心根基

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　　数据治理不是数字化转型的“附加项”，而是“基础项”，更是贯穿转型全流程的“核心项”。它不是简单的“整理数据”，而是一套覆盖数据全生命周期、联动企业各层各岗、融合技术与管理的系统性工作。脱离数据治理谈数字化转型，就像建房子不打地基，看似光鲜，实则摇摇欲坠。

　　数字化转型的本质，是用数据驱动业务、优化管理、创造价值。而数据治理的核心，就是解决“数据能不能用、好不好用、能不能发挥价值”的问题，它的价值体现在企业转型的各个层面，并非单纯的“数据整理”。

　　从业务层面来说，数据治理能打通企业内部的数据孤岛。比如零售企业，门店端的销售数据、供应链的库存数据、运营端的用户数据，原本分散在不同系统，各部门各用各的，通过数据治理统一数据口径、打通数据链路，能让业务人员清晰看到“销售不好的原因是库存不足，还是用户精准度不够”，从而快速调整业务策略，让业务决策从“凭经验”变成“凭数据”。

　　从管理层面来说，数据治理能提升企业的运营效率和管理精细化程度。比如制造企业，通过对生产数据、设备数据、能耗数据的统一治理，能实现生产流程的可视化监控，及时发现生产瓶颈、设备故障风险，降低生产成本，提升生产效率；集团型企业则能通过数据治理实现跨子公司、跨部门的统一数据管理，让管理层清晰掌握整个集团的运营状况，避免信息不对称带来的管理偏差。

　　从战略层面来说，数据治理能为企业的长期转型和创新提供数据支撑。数字化转型不是一次性的项目，而是持续的升级过程，企业要做产品创新、模式创新、数字化业务拓展，都需要可靠的数据做依据。比如金融企业要做智能风控、个性化理财，核心是要有高质量的用户数据、交易数据，而数据治理正是保障这些数据真实、准确、安全的前提，让企业的创新不是“空中楼阁”，而是有数据根基的合理探索。

　　简单来说，做好数据治理，能让数据从原本各部门堆积的“无用资源”，变成能驱动业务、支撑管理、赋能创新的“核心燃料”，真正为企业数字化转型赋能，而不是成为转型过程中拖慢节奏的“负担”。

　　二、数据治理的核心维度：不止是技术工作，更是“技术+管理+组织”的综合工程

　　很多企业一提数据治理，就觉得是IT部门的事，找几个技术人员整理数据、建个数据仓库就完事了。但实际操作中会发现，这样的治理方式往往虎头蛇尾，前期整理得再好，后期很快又恢复混乱。原因很简单：数据治理从来不是单一的技术工作，而是覆盖“数据架构、数据质量、数据标准、数据安全、组织管理、制度流程”六大核心维度的综合工程，技术是基础，管理和组织是保障，缺一不可。

　　数据架构是数据治理的基础，核心是搭建企业统一的数据体系，明确数据的来源、存储、流转、使用路径，就像给数据搭好“骨架”，让每一份数据都有清晰的“来处”和“去处”。它包括数据模型的设计、数据仓库/数据湖的搭建、数据链路的规划等内容。比如企业要明确哪些数据是核心数据（如用户数据、交易数据、生产核心数据），这些数据从哪些业务系统采集，采集后如何清洗、存储，如何流转到各业务部门的分析系统、应用系统中。好的数据架构，能保障数据的流转高效、可控，避免数据在传输和存储过程中出现丢失、混乱的问题，也是后续数据质量、数据标准落地的基础。

　　数据标准是数据治理的核心，也是解决数据孤岛的关键，核心是统一企业内部的数据口径、定义、分类、编码，让各部门使用同一种“数据语言”。比如同样是“用户数”，市场部门可能统计的是注册用户数，销售部门统计的是付费用户数，客服部门统计的是活跃用户数，如果没有统一的数据标准，各部门的“用户数”就没有可比性，数据分析也就失去了意义。数据标准的制定需要结合企业的业务实际，覆盖核心业务指标、核心数据对象，比如用户、产品、订单、资产等，并且要让各业务部门参与进来，确保标准贴合业务，而不是IT部门闭门造车。标准制定后，还要在全企业推行，确保各部门在数据采集、录入、使用过程中严格遵循，让数据成为各部门能共享、能沟通的通用资产。

　　数据质量是数据治理的生命线，核心是通过一系列的手段，保障数据的真实、准确、完整、及时、一致，让数据具备“可用价值”。如果数据质量不过关，比如数据存在错误、缺失、重复，哪怕数据架构再完善、标准再统一，也无法发挥任何作用。数据质量的管理需要覆盖数据全生命周期：在数据采集阶段，制定采集规则，避免无效数据、错误数据的录入；在数据清洗阶段，通过技术手段剔除重复数据、补全缺失数据、修正错误数据；在数据使用阶段，建立数据质量监控机制，及时发现数据质量问题并整改。同时，要明确数据质量的责任主体，让每个部门、每个岗位都对自己产生和维护的数据质量负责，避免“数据出了问题，没人管、没人改”的情况。

　　数据安全是数据治理的底线要求，尤其是在数字经济时代，数据成为企业核心资产，同时国家也出台了《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，数据安全不仅关系到企业的商业利益，更关系到企业的合规经营。数据安全的核心是明确数据的安全等级，建立数据的访问、使用、共享边界，保障数据在采集、存储、流转、使用过程中不被泄露、篡改、滥用。比如企业的核心商业数据、用户的个人敏感信息，要划定为高安全等级数据，设置严格的访问权限，只有相关岗位的人员才能访问，并且要做好访问记录；非核心数据可以适当放宽权限，但也要有明确的使用规范。同时，要建立数据安全应急机制，一旦出现数据泄露、篡改等问题，能及时处置，降低损失。数据安全不是“一刀切”的封闭，而是在保障安全的前提下，实现数据的合理共享和使用，平衡“安全”和“价值”。

　　数据治理的落地，离不开专业的组织和人员，这是数据治理从“纸面规划”变成“实际行动”的关键。很多企业数据治理失败的原因，就是没有明确的组织架构，把所有工作推给IT部门，而IT部门既不了解业务，也没有足够的权限协调各部门，最终导致治理工作难以推进。企业需要建立“分层级、跨部门”的数据治理组织架构：比如成立数据治理委员会，由企业高层领导担任负责人，统筹数据治理的战略规划、重大决策，协调各部门的资源；设立数据治理办公室，作为日常执行机构，推进数据治理的具体工作，监督工作进度；各业务部门设立数据专员，对接数据治理办公室，负责本部门的数据治理工作，比如数据标准的落地、数据质量的维护。同时，要明确各层级、各岗位的职责，让数据治理的每一项工作都有明确的责任主体，避免“推诿扯皮”。

　　如果说组织管理是“人”的保障，那么制度流程就是“事”的保障，核心是制定数据治理全流程的规章制度和操作流程，让数据治理工作标准化、规范化，避免“人治”带来的随意性。制度流程需要覆盖数据治理的各个维度，比如《数据标准管理办法》《数据质量管理办法》《数据安全管理办法》《数据访问审批流程》等，明确数据治理的工作要求、操作步骤、考核标准。比如数据访问，要制定明确的审批流程，谁可以申请访问数据、申请哪些数据、经过哪些审批、访问后如何使用，都要有明确的规定；数据质量问题，要制定明确的整改流程，发现问题后谁来整改、整改时限是多少、如何验证整改效果，都要清晰。同时，制度流程不是一成不变的，要根据企业的业务发展、数字化转型的推进情况不断优化，让制度流程始终贴合企业的实际需求。

　　以上六大维度，相互关联、相互支撑，技术维度（数据架构、数据质量）是基础，管理维度（数据标准、数据安全、制度流程）是保障，组织维度是核心，只有六个维度协同推进，数据治理工作才能落地见效，否则任何一个维度的缺失，都会导致数据治理成为“空中楼阁”。

　　在实际的数字化转型服务中，我接触过不同行业、不同规模的企业，发现无论是大型集团还是中小企业，在数据治理落地过程中，都会遇到一些共性的痛点，这些痛点不是技术上的难题，更多是认知上、方法上、执行上的问题，总结下来主要有以下四点：

　　很多企业把数据治理当成数字化转型中的一个“阶段性项目”，觉得花几个月时间，整理好数据、建好标准、搭好架构，项目结束就万事大吉了。但实际上，数据是动态的，企业的业务在发展、系统在升级、数据在不断产生，数据治理也需要跟着企业的发展不断优化、不断完善，是一项长期的、持续性的工作。比如企业新增了一条业务线，就会产生新的数据，需要及时将这些数据纳入数据治理体系，制定相应的标准和质量要求；企业上线了新的业务系统，需要打通新系统和原有系统的数据链路，确保数据流转的顺畅。如果把数据治理当成一次性项目，项目结束后没有持续的维护和优化，很快就会出现数据标准混乱、数据质量下滑的问题，之前的工作也就前功尽弃。

　　数据治理的核心是打通数据孤岛，而孤岛的形成，本质上是各部门的“数据私有化”意识——很多部门把自己掌握的数据当成“部门资产”，不愿意共享，担心数据共享后会失去部门的话语权，或者觉得数据治理会增加自己的工作负担，配合度不高。比如财务部门的财务数据、销售部门的客户数据、运营部门的运营数据，各部门都自己保管，不愿意对接给数据治理团队，导致数据治理工作难以推进。同时，数据治理需要各部门参与标准制定、数据清洗、质量维护，但很多部门觉得这是IT部门的事，被动配合，甚至敷衍了事，导致制定的标准贴合不了业务实际，整理的数据无法满足业务需求。

　　很多企业在数据治理上的投入，大多集中在技术层面——购买昂贵的数据治理工具、搭建高端的数据仓库，但却忽略了人才和管理的投入。比如没有培养专业的数据治理人才，团队成员要么是纯技术人员，不了解业务，要么是纯业务人员，不了解技术，导致数据治理工作无法贴合业务实际；没有建立完善的考核激励机制，各部门做好做坏一个样，缺乏参与数据治理的动力。实际上，数据治理的落地，技术工具只是“辅助手段”，专业的人才和完善的管理机制才是“核心动力”，没有合适的人去操作、去推进，没有完善的机制去保障、去激励，再好的技术工具也发挥不了作用。

　　中小企业在数据治理中容易陷入“不敢做”的误区，而大型企业则容易陷入“贪大求全”的误区——一开始就想覆盖企业所有的数据、所有的部门、所有的业务，制定过于复杂的标准和流程，投入大量的资源，结果导致落地难度大、周期长、效果不明显，最后因为看不到成效而放弃。比如有的集团型企业，一开始就想实现全集团所有子公司、所有业务线的数据治理，制定了上百个数据标准，要求各部门同时落地，结果各部门疲于应付，标准落地不到位，数据质量也没有明显提升，反而让大家对数据治理失去了信心。

　　四、企业数字化转型中，数据治理落地的关键思路：循序渐进，业务驱动，多方联动

　　数据治理的落地，没有放之四海而皆准的“标准答案”，不同行业、不同规模、不同数字化阶段的企业，做法会有所不同，但核心思路是一致的：摒弃“贪大求全、急于求成”的心态，坚持“业务驱动、循序渐进、多方联动、持续优化”，让数据治理从“小切口”入手，做出成效，再逐步推广，最终实现全企业的 data治理体系搭建。结合多年的实操经验，我总结了四个关键思路，供大家参考：

　　数据治理不是为了“治理而治理”，而是为了支撑企业的数字化转型战略，因此，在启动数据治理工作前，企业首先要明确自身的数字化转型战略和目标，再根据战略目标制定数据治理的目标和规划。比如企业的数字化转型目标是“实现零售业务的数字化运营，提升门店销售效率”，那么数据治理的核心目标就应该是“打通门店销售、用户运营、供应链库存的核心数据，统一数据标准，提升数据质量，为门店运营决策提供数据支撑”。围绕这个核心目标，制定数据治理的阶段性规划，明确每个阶段的工作重点、落地范围、预期效果，避免数据治理与企业转型脱节，做无用功。同时，数据治理的目标要具体化、可落地，比如“三个月内，完成零售业务核心指标的标准制定，打通3个核心业务系统的数据链路，实现门店销售数据的统一分析”，而不是模糊的“提升数据质量，打通数据孤岛”。

　　数据治理落地的关键，是让各部门看到成效，从而提升配合度和信心，因此，切忌贪大求全，而是要坚持“业务驱动”，从企业的核心业务、痛点业务入手，选择“小切口”落地，快速做出成效。比如制造企业的核心痛点是“生产效率低，设备故障频繁”，那么就可以从生产数据、设备数据入手，先对这部分数据进行治理，统一数据标准，清洗数据质量，搭建生产数据的分析体系，实现设备故障的提前预警、生产流程的优化，让生产部门快速感受到数据治理带来的价值；零售企业的核心痛点是“用户运营精准度低”，那么就可以从用户数据入手，先统一用户数据的标准，打通各渠道的用户数据，实现用户画像的初步构建，让运营部门能精准触达用户，提升转化效率。从核心业务入手，小范围落地，不仅能降低落地难度，还能快速做出成效，让各部门直观感受到数据治理的价值，为后续的全面推广奠定基础。

　　数据治理不是IT部门的独角戏，而是全企业的集体工作，因此，必须建立“多方联动”的工作机制，让各部门从“被动配合”变成“主动参与”。首先，企业高层要高度重视，亲自牵头数据治理工作，协调各部门的资源，为数据治理工作提供支持，让各部门认识到数据治理的重要性；其次，要明确各部门的责任，将数据治理工作纳入各部门的绩效考核，建立“谁产生数据，谁负责质量；谁使用数据，谁参与治理”的机制，让各部门有参与的动力；最后，要建立高效的沟通机制，数据治理办公室要定期与各业务部门沟通，了解业务需求，解决数据治理落地过程中的问题，让数据治理工作始终贴合业务实际。比如在制定数据标准时，组织IT部门和各业务部门的人员一起讨论，结合业务实际制定标准，而不是IT部门闭门造车；在数据清洗时，让业务部门的人员参与进来，识别错误数据、缺失数据，确保清洗后的数据符合业务需求。

　　如前所述，数据治理是一项长期的、持续性的工作，不是一次性的项目，因此，企业要摒弃“毕其功于一役”的心态，建立“持续优化”的工作机制，让数据治理成为企业的常态化工作。首先，要建立数据治理的监控机制，实时监控数据质量、数据标准的落地情况、数据流转的顺畅度，及时发现问题并整改；其次，要根据企业的业务发展、数字化转型的推进情况，不断优化数据治理的标准、流程、架构，比如企业新增了业务线、上线了新系统，要及时将新的数据纳入治理体系，调整数据架构和标准；最后，要加强数据治理人才的培养和储备，打造一支既懂技术又懂业务的专业数据治理团队，为数据治理的持续推进提供人才支撑。同时，企业要定期对数据治理工作进行复盘，总结经验教训，优化工作方法，让数据治理工作不断完善，始终贴合企业的发展需求。

　　企业数字化转型是一场持久战，而数据治理作为转型的核心根基，更是一场需要耐心、需要坚持的工作。很多企业在转型过程中，总想追求“快”，希望数据治理能一蹴而就，结果往往是欲速则不达，不仅没做好数据治理，还拖慢了数字化转型的节奏。

　　其实对于数据治理来说，慢即是快。前期花时间定战略、明目标、搭组织、定制度，从核心业务小切口落地，把基础打牢，虽然看似进度慢，但后续的推广会顺风顺水，能真正让数据治理落地见效；反之，一开始就贪大求全、急于求成，基础没打牢，看似进度快，后续会不断出现问题，反复整改，反而浪费更多的时间和资源。

　　数字化转型的核心是让数据创造价值，而数据治理正是让数据具备价值创造能力的前提。企业要真正认识到数据治理的重要性，摒弃错误认知，找对落地思路，把数据治理工作做细、做实、做久，让数据真正成为企业数字化转型的核心燃料，驱动企业在数字化赛道上稳步前行。毕竟，只有打好数据治理的地基，企业的数字化大厦才能建得高、建得稳。

　　日方称针对中方就日本安保政策作出的“不恰当发言”已提出交涉，中使馆：所谓交涉歪曲事实、颠倒黑白、纯属狡辩，完全于理不通！已予驳回

　　2月16日，中国驻日本大使馆发布《驻日本使馆发言人就日方所谓交涉答记者问》:问:日本外务省发表新闻稿称，针对中方在慕尼黑安全会议上就日本安保政策作出的“不恰当发言”，日方已向中方提出交涉。

　　2月16日上午，应急管理部召开除夕视频调度会，对切实做好烟花爆竹等领域安全防范工作进行再动员再部署。

　　春节前夕，长春公安全面加强动态巡查，对涉烟花爆竹违法行为依法处罚。现将部分案例通报如下:案例一:2月10日，冯某某在宽城区英伦小镇B区内违法燃放烟花爆竹，该区域属于四环路以内禁燃区域，其行为存在公共安全隐患。

　　新华社米兰2月16日电（记者丁文娴、高萌）在16日进行的米兰冬奥会短道速滑男子5000米接力半决赛中，中国队位列小组第三，无缘A组决赛。中国队队员刘少昂在比赛尾声出现失误，下场后他心情低落，在混采区说了很多遍“感觉很抱歉”。

　　来源：人民日报海外版 本报记者 王 平《人民日报海外版》（2026年02月14日 第 04 版）图为一名女士在香港利东街与新春装饰“桃花树”合影。

　　美国财经杂志福布斯（Forbes）公布2026年度香港50大富豪榜，长和系创办人李嘉诚以451亿美元身家（3517.8亿港元）蝉联香港首富。据福布斯报道，去年香港股市表现跃居亚洲前列，标志性恒生指数飙升近30%，这得益于大量首次公开募股（IPO）涌现及房地产市场缓慢复苏。

　　报最新披露：东部战区空军执行任务时突然与外军编队相遇，空域态势不明，数量处于劣势，我战机紧咬其中一架飞机，迫使对方离开

　　打开照片库的那一刻，一段段光影在东部战区空军航空兵某旅干事陆嘉俊脑海里闪烁，勾勒出一幅激烈的空中较量图景。

　　1941年12月7日，日寇偷袭珍珠港，太平洋战争爆发，次日晨轰炸香港。由于时间仓促、通信不畅、抵达机场交通不便等诸多因素，监察院副院长许崇智、农林部长陈济堂、第五届中央执委蒋伯诚中将、国民参政会参政员颜惠庆等党政军界要人和何香凝、陈寅恪、柳亚子、茅盾、邹韬奋、郭沫若等文化名人都没接到。

　　常言道“富不过三代，穷不过五服”。 而今年98岁的香港首富李嘉诚，正站在“富到三代” 的十字路口。 据《福布斯》香港富豪榜显示，李嘉诚以373亿美元（约合2909亿港元）的身家再度登顶。

　　把蓝蓝的天空染成了五彩斑斓。夕阳犹如一片炙热的火海，泼洒到了天空的每一个角落。我们的车就像一把匕首，割开了左右两侧。