从战略层面优化数据治理工作

“数据治理是一项长期的战略计划，涉及到数据的规划、监控、执行和管理，以确保数据资产得到最大化利用和保护。”王益民指出，这一目标的实现需要多个部门紧密协作，确立清晰的工作流程和政策指导。在此过程中，数据安全是重中之重，必须采取严格措施有效防范数据泄露等潜在风险。同时，企业还要积极探索数据的增值途径，将有价值的数据资产合理变现，从而提升市场竞争力。

在推进数据治理战略时，企业应着重关注几个核心要素。首先，建立专业的数据治理团队，明确其职责与权限，确保团队在全公司范围内得到认可和支持，从而确保数据治理工作的有效实施。其次，倡导全员参与，数据治理不仅是单一部门的任务，而是需要公司上下共同努力的过程。此外，制定完善的政策和标准，确保数据治理工作的规范性与有序性。

在实施数据治理项目时，企业应采取分阶段、逐步推进的策略，确保每个阶段都能取得可衡量的成果。同时，要利用先进的技术手段提高治理效率，以合理的成本实现治理目标。此外，还需整合内部培训、落地资源以及各类系统平台，形成数据治理的综合支持体系。

数据治理是一个端到端的复杂流程，涉及数据采集、管理、处理、应用等多个环节。尽管自动化采集工具提高了数据收集效率，但仍需建立严格的管理机制，确保数据的准确性与一致性。在此过程中，IT部门应发挥核心作用，建立统一的数据管理标准和原则，并与业务部门紧密合作，共同推动数据治理工作的深入开展。

数据治理的核心在于正确且高效地管理企业数据资产。王益民阐释道，“正确”意味着数据处理与治理工作必须与企业整体战略及具体战术紧密对接，确保工作按既定优先级有序展开。而“高效”则要求对工作进行精准把控与优先级划分，明确任务的紧急程度与处理顺序，从而实现工作的高效执行与资源的优化配置。

数据管控：数据治理的核心要素

尽管“数据治理”与“数据管控”在某些方面有所重叠，但两者之间存在显著的区别。数据治理侧重于宏观的策略制定和管理框架的构建，而数据管控则更深入地涉及具体的数据操作与流程管理。在企业运营中，数据管控发挥着举足轻重的作用。以文档安全为例，确立明确的保密和公开级别有助于企业大幅降低数据风险。然而，许多企业在这一领域仍有待加强。

王益民分享了一个亲身经历的项目案例，该项目强调在产品收货环节必须执行严格的数据核对程序，覆盖产品代码、收获数据等多个关键维度。虽然现代化的IOT设备能够在某些场景下自动录入数据，但仍有许多情况依赖于人工输入。这一现象随之衍生出一系列细致入微的数据管控议题：数据的录入频率应该如何合理设置?是直接由前线操作人员录入，还是通过间接途径传输?如果选择间接输入，可能涉及生产线员工与后台数据处理人员的复杂协同问题。这些都是在实际数据管控工作中必须认真面对的微观问题。尤其是在全面数据治理的视野下，数据管控的精度和及时性显得尤为关键。

因此，数据管控在数据治理中占据核心地位，需从部门原则、人员分配及流程等多个方面进行全面管理。数据的准确性依赖于基层员工的操作，因此，确保数据管控在基层得到有效执行至关重要。