企业数字化创新转型规划路径之数据治理

最近炒得非常火热的ChatGPT，掀起新一轮AI浪潮，各行各业的企业，无论规模大小都在进行企业数字化创新转型，有的企业进行AIGC的研发、有企业启动AIGC应用，也有一部分企业在前序的数字化转型都未做好的情况下，就开始跟风进行新一轮技术的应用。

很多企业的领导者理想很丰富：从战略咨询到顶层设计，再到执行落地，用数智化赋能开启企业创新转型之路，帮助企业重新思考，升级与重塑变革管理。然后利用对数据分析与应用，来解决企业面临的棘手问题，从而完善企业数智化管理及运营，以促进企业业务增长，有效管理成本并降低风险。

然而理想很丰满现实很骨感，企业的管理者并未意识到，在企业数智化过程中的任何新理念、新思想、新领域、新特征、新技术的策略和推行，都是建立在完备的数据管理体系的前提下；也有管理者认为自己的企业已经做一些数据管理的项目，数据体系已经做的很好了，却不知是灯下黑；更有管理者根本就没有做任何数据管理，就想没有“学会爬就先学走”，想一蹴而就，想一步登天。这些情况将在后续的数字化推行中举步维艰，浪费人力、物力、财力和时间，得到微乎其微的价值，甚至推倒重来。

我呼吁我们企业的管理者们，一定要审时度势、理清数据现状、理解数据战略定位，在对数据管理和使用的现状清清楚楚的前提下，再决策制定数据整体规划，一步步推进执行落地。

企业数字化创新转型规划路径中的数据治理非常重要，因为数据是企业实现数字化的基础，而且数据治理的好坏直接影响到企业数字化转型的成败。以下是数据治理的三个关键步骤：

1. 数据整合：在数字化转型中，企业需要将不同来源、不同类型的数据进行整合，建立起统一的数据平台。这个过程中，数据治理团队需要对数据进行分析和清洗，确保数据的准确性和完整性。同时，还需要制定数据规范，将数据进行标准化处理，方便后续的数据分析和利用。

2. 数据分类和存储：数据治理团队需要根据数据的不同类型和重要程度，对数据进行分类和存储。对于重要的数据，需要进行备份和加密处理，确保数据的安全性和可用性。同时，对于大量的数据，需要选择合适的存储设备和存储技术，保证数据的存储效率和可靠性。

3. 数据安全和合规：数字化转型中，数据的安全和合规是至关重要的。数据治理团队需要制定完善的数据安全和合规政策，确保数据的保密性、完整性和可用性。同时，需要关注数据的合规使用，避免因不合规使用导致的数据泄露和纠纷。另外，为了保障数据的安全，还需要采取一系列安全措施，例如数据加密、访问控制、安全审计等。

总之，企业数字化创新转型规划路径中的数据治理需要从数据整合、分类和存储以及安全和合规三个方面入手，建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性和完整性以及安全性。只有做好数据治理，才能更好地支持企业的数字化转型。

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