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    張靖笙 2019年度中國50強講師
    數字化轉型、大數據、工業4.0、人工智能、智能制造、區塊鏈
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    張靖笙:企業需要全員學習數據管理知識
    2023-10-03 2443

         在傳統信息化中,企業用戶使用軟件系統滿足自身工作中的信息需求,就好像餐廳的顧客根據菜單點餐后等著服務員把烹飪好的菜肴送到面前,并不需要關心這些菜肴如何從原始食材經歷加工烹飪過程而形成。信息要滿足用戶可以直接消化的需求,數據只是形成信息的食材,用戶從根據需求定制開發的軟件系統界面獲取或者錄入工作中各類信息內容,系統內部數據的加工處理過程被看成是軟件功能需求的一部分,數據管理往往只是由專業的軟件技術人員負責。

         談到數據管理工作,我們可以將其比喻為烹飪菜肴過程中的各個環節。就像一個廚師在烹飪菜肴之前需要對食材進行一系列的準備工作一樣,各項數據資源轉化成業務工作中需要的信息也需要經歷一系列數據管理工作步驟來確保數據的完整性、準確性和可用性。


         首先,數據的收集和準備就像是采購和處理食材的過程。廚師需要購買新鮮、高質量的食材,并進行清洗、切割和分類。同樣地,數據管理人員需要從不同的源頭收集數據,比如數據庫、文件和外部系統。他們需要將這些數據清洗、轉換和完善,以確保數據的質量和一致性。

         接下來,數據的存儲和組織就像是將食材儲存在合適的地方,并根據需要進行分類和標記。數據管理人員需要選擇適當的數據存儲解決方案,比如數據湖或數據倉庫,來存儲數據并確保其易于訪問和使用。他們還需要制定良好的數據組織和分類方法,以便將數據通過集成與其相關的上下文信息聯系起來。

         然后,數據的分析和加工處理就像是烹飪過程。廚師根據菜式的要求備料、將準備好的各種食材入鍋烹煮,掌握烹飪時間和溫度,還需要加入適當的調料和調味料,以產生最佳的口味和質地。同樣地,數據分析工作是運用各種分析工具和技術,對數據進行清洗、轉換、集成、綜合和分析,以提取有意義的信息和規律知識。從這個層面,我們可以看到數據分析其實也只是數據管理工作的一部分,就像食物的制作不僅僅是烹煮,沒有數據管理的其他加工環節也無法有效開展數據分析工作。

         最后,數據的共享和傳播就像是廚師制作一道美味的菜肴不是供自己享用,而是為了讓他人享用美味。同樣地,數據管理工作需要將數據以適當的方式共享和傳播給相關的人員和部門,需要確保數據共享的權限和機制,以促進合作和決策的制定。

         此外,數據的保護和安全性就像是注意食物安全和衛生要求一樣重要,廚房需要有嚴格的管理才能確保食品安全和食物品質。廚師需要遵循衛生標準,確保食材的新鮮和安全,以防止食物中毒和細菌感染。同樣的,保護數據資源的機密性、完整性和可用性也非常重要,對數據資源需要采取安全措施,比如加密、訪問控制和備份,以確保數據不受未經授權的訪問、損壞或丟失。

         常言道,民以食為天、食以味為先,就像人每天都要進食新鮮的食物維持身體健康,企業在數字經濟中開展各項業務活動也要持續使用各種高質量的數據資源,而保障數據的質量和釋放數據的價值就像烹飪美食的過程一樣,從材料到成品需要經歷一系列的加工環節,通過這樣的類比,我們可以更好地理解數據管理的重要性和復雜性。而隨著企業的數據管理工作越來越重要和復雜,就必須從組織層面制定明確的政策制度、分工機制、責任安排、管理流程,確保數據管理工作有力、有效、有序地開展。

        隨著互聯網和移動技術的迅速發展,企業越來越多使用內外部的各種軟件系統開展各項業務活動,所擁有和產生的數據呈現出爆炸式增長的趨勢。而有效地管理和利用這些數據對企業的發展至關重要,隨著數據使用的廣泛和數據對企業決策的重要性的增加,企業內的每個員工都需要轉變角色,不能再只扮演享用信息大餐的食客,也要參與到做菜過程的一些工作,因此,企業需要全體員工具備一定的數據管理的基本知識和技能,學習數據管理對于包括提高工作效率、促進團隊合作和創新、提升決策質量等方面都非常重要,并能成為企業發展的新優勢。

        從提高工作效率的角度,每個員工都需要處理一定數量的數據來完成自己的工作,誠如上文所述,不了解數據管理的其他環節也無法有效開展數據分析工作。當每個員工都具備數據管理的基本知識和技能,他們將能夠更快速地完成數據處理和分析的任務,這將幫助企業提高工作效率,節省時間和資源。

         在促進團隊合作和創新方面,目前在網絡環境中開展業務活動都需要基于信息共享和協同工作,數據管理不僅僅是個人的工作,更是團隊和組織的共同努力。只有當每個員工都能有效地處理和分析數據時,才能實現團隊合作和創新。每個員工都能夠理解和使用數據,將有助于提高信息共享和協同工作。這將促進團隊之間的合作和創新,推動企業的發展。

        數據對企業的決策質量具有重要影響。有效的數據管理可以幫助企業成體系地收集、整理和分析數據,隨時準備好提供準確的決策支持。每個員工都能夠理解和使用數據,將能夠更好地參與決策過程,提供更全面和準確的信息,幫助企業做出更明智的決策。

         DCMM是我國頒布的《數據管理能力成熟度評估模型》GB/T 36073-2018國家標準,英文簡稱:(Data management Capability Maturity Model)。是我國首個數據管理領域正式發布的國家標準。旨在幫助企業利用先進的數據管理理念和方法,建立和評價自身數據管理能力,持續完善數據管理組織、程序和制度,充分發揮數據在促進企業向信息化、數字化、智能化發展方面的價值。

         DCMM定義了數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量、數據標準和數據生存周期8個核心能力域,細分為28個過程域,28個過程域囊括了145項具體的數據管理工作任務,我們可以把DCMM看成是國家制定指導企業全面開展數據管理工作的政策指引和規范要求,指導企業在戰略規劃、組織架構、技術工具等方面推動開展數據管理相關工作。


         企業需要組織全員對照DCMM國標的要求全面學習數據管理知識,以適應數字時代日益增長的數據需求,通過提供持續的培訓和教育資源,建立學習氛圍和文化,并鼓勵員工參與學習和克服各種挑戰更好地在工作中應用數據解決問題,而通過組織全員學習數據管理將帶來諸多優勢,包括提高工作效率、促進團隊合作和創新,以及提升決策質量。

    (2023年 10月3日初稿)


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