业务价值导向下施工企业数据治理实施要点

卯勇鑫

（中铁十二局集团有限公司，山西太原 030024）

0 引言

随着信息技术的快速发展，施工企业面临着海量的数据处理，如何有效地管理并利用好这些数据成为迫切需要解决的问题。通过数据治理实践，施工企业能够建立起高效的数据管理体系，提高数据的质量和完整性，从而为业务决策提供准确、可靠的数据支持。同时，数据治理也可以帮助施工企业发现并挖掘潜在的商业价值，通过数据分析，为企业创造更多的商业机会和竞争优势。因此，研究施工企业数据治理对于提升企业的业务价值具有重要的指导和推动作用。

1 数据治理现状

1.1 当前施工企业数据治理的现状和挑战

在企业信息化和数字化程度不断提升的今天，数据资源越来越受到重视。然而，在数据治理方面，企业仍然存在着一些问题，主要包括以下4 个方面。

（1）数据管理方面。企业中的数据来源非常分散，种类繁多，不同部门之间难以实现数据的共享，导致信息孤岛和重复建设现象严重。由于数据管理流程不够规范和标准，数据质量也得不到保障，数据的利用效益较低。同时，数据安全问题也不容忽视。由于数据的不集中管理，一旦发生数据泄露或被攻击，可能会对企业的核心业务造成重大影响。

（2）数据治理方面。数据治理是企业数字化转型的重要一环，它涉及数据的规范化和标准化，以提高数据的质量和价值。然而，在实际操作中，数据治理往往面临着诸多挑战。首先，数据治理的难度在于数据的复杂性和多样性。企业中存在大量的数据，这些数据来自不同的系统、不同的部门，格式和标准各异。因此，如何对这些数据进行统一的管理和规范，是一个极具挑战性的问题。其次，数据质量的问题也是数据治理中的一大难题。由于数据质量的问题，企业可能会面临决策失误、业务受阻等风险。因此，提高数据质量是数据治理的重要目标之一。

（3）数据安全方面。随着数据泄露和安全问题的增加，数据安全已经成为企业面临的一项挑战。如果存在数据泄露、丢失、恶意篡改等问题，会对企业的发展造成不利影响，因此，要采取相应的措施确保数据的安全、完整。

（4）数据治理文化方面。在数据治理的过程中，需要营造适合数据治理发展的文化氛围，让全体员工认识到数据的价值。但是，目前企业中存在数据治理意识淡薄的问题，很多员工对数据治理的认识和理解不够深入，容易出现数据浪费和滥用的现象[1]。

1.2 了解业务需求和利益相关者对数据的期望

在进行数据治理时，施工企业需要明确业务需求，确定数据治理的目标和导向。同时，也要考虑客户、供应商、员工等利益相关者对数据的期望，进行充分的沟通和协调。同时，还需要制定相应的数据治理策略和流程，优先处理重要的数据，提高数据的价值和利用效益。

在进行数据治理时，施工企业需要采取一系列措施来确保数据的准确性和完整性。首先，企业需要建立完善的数据质量标准，明确数据的格式、内容、来源和去向，以及数据的质量要求。其次，企业需要建立数据质量监控机制，定期对数据进行检查和校验，及时发现并处理数据质量问题。企业还需要建立数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。除了数据准确性和完整性之外，施工企业还需要考虑数据的安全性和隐私保护。在数据治理过程中，企业需要采取一系列措施来保护数据的安全性和隐私，如限制数据访问权限、加密数据、定期更新密钥等。另外，施工企业还需要考虑数据的可追溯性和可审计性。在数据治理过程中，企业需要建立完善的数据可追溯性和可审计性机制，以便能够追踪数据的来源和去向，以及审计数据的完整性和准确性。

2 以提升业务价值为导向的施工企业数据治理实践

2.1 制定数据治理战略

在以提升业务价值为导向的施工企业数据治理实践中，制定数据治理战略是至关重要的一步。首先，施工企业应明确数据治理的目的，即希望通过数据治理实现怎样的业务价值提升，完成怎样的发展目标。在明确目的的基础上，企业还需要设定具体的数据治理目标，确保数据治理的方向与业务目标一致。数据治理的核心是为企业创造更大的商业价值，因此，施工企业在制定数据治理战略时应将业务价值作为主导方向，通过数据治理改善业务决策，提高工作效率，优化工程流程，从而实现业务价值的最大化。其次，企业应设定与业务目标一致的数据治理策略和原则。数据治理策略是指企业在进行数据治理时所采取的方法和途径。企业可以采用数据集中管理、数据标准化、数据质量控制等策略实现数据治理。此外，企业还需要树立数据治理的原则，即在数据管理过程中应遵循的准则和规范，例如数据安全、数据隐私保护、数据共享等[2]。

确定数据治理的优先级和范围是制定数据治理战略的要点。施工企业可能面临大量的数据资源，因此，需要根据业务需求和战略目标确定数据治理的优先级。企业可以将按照重要性和紧迫性对数据进行分类，优先处理对业务价值提升最有影响力的数据。同时，要明确数据治理的范围，即确定哪些数据和业务流程应该纳入数据治理的范畴，哪些数据和流程可以暂时排除在外。

制订长期规划是开展数据治理战略的必要环节。由于数据治理是一个持续演进的过程，需要长期坚持，因此，施工企业应当制定长远的数据治理规划，包括明确的目标、时间表和关键里程碑。同时，企业还需要考虑日常运营和项目的需求变化，灵活调整数据治理规划。

2.2 构建数据治理架构

构建数据治理架构是实现施工企业数据治理的关键一环，良好的数据治理架构能够确保数据管理的有效执行。具体包括以下3 个方面。

（1）施工企业需要根据自身业务需求和数据特点，设计适合的数据治理组织结构和流程，包括确定数据治理负责人，明确各级数据治理团队的职责和权限，确保数据治理工作的有序进行。通过合理的组织结构和流程，可以提高数据治理的效率和协同性。

（2）施工企业可以成立数据治理委员会或团队，共同推动数据治理工作。委员会或团队中的成员要明确自身职责和任务，确保数据治理工作的有效开展，通过集思广益形成共识，共同制定数据治理策略。

（3）施工企业应当制定统一的数据规范和标准，例如数据命名规范、数据格式规范、数据采集和录入规范等，确保数据的一致性。通过制定数据规范和标准，可以提高数据质量，减少数据质量问题对业务决策的影响[3]。同时，也有助于提高数据的操作性，便于数据的共享和集成。例如，规定数据的命名，能够确保数据的一致；规定数据格式，可以促使不同系统之间的数据能够互相匹配和集成。

2.3 数据质量管理

良好的数据质量能够直接影响到企业的决策准确度、业务流程效率以及客户的满意度，因此，施工企业需要重视数据质量管理，建立数据质量标准和评估指标是其中的第一步。施工企业应该明确数据质量标准的定义，根据业务需求和数据特点，制定数据准确性、完整性、一致性、及时性等方面的质量标准，并建立相应的评估指标。通过数据准确性指标，能够衡量数据的正确性和可信度；通过数据完整性指标，能够评估数据的完整程度并检查遗漏情况；通过数据一致性指标，可以检验数据之间的逻辑关系和信息的统一程度；通过数据及时性指标，确保数据能够反映实时更新的状态。并且，施工企业要通过数据清洗、去重、整合等手段，改善数据质量。数据清洗包括对数据中的错误、缺失、异常值等进行识别和修复；去重则是消除数据中的重复记录，避免数据冗余和错误统计；数据整合则是将分散在不同系统或部门的数据进行整合，确保数据一致和完整。通过这些措施，可以提高数据的准确性和可用性，为业务决策提供可靠的数据支持。施工企业还要建立数据质量监控体系，定期对数据质量进行监测，及时发现数据质量问题并采取纠正措施。同时，建立数据质量反馈机制，让用户和业务部门能够就数据质量问题提出反馈，及时加以改进，确保数据质量符合业务需求和标准[4]。

2.4 数据安全与合规

施工企业处理的数据涉及商业机密、客户隐私等敏感信息，因此必须采取措施，保护数据的安全。首先，制定数据安全政策和流程是保障数据安全和隐私保护的基础。施工企业应该制定数据安全政策，明确数据分类、存储、传输和处理等方面的规定。同时，建立相应的流程和控制措施，确保敏感数据的安全，例如限制数据的访问权限、加密数据传输等，建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失和灾难性事件的发生。其次，施工企业要定期进行风险评估，深入分析和识别潜在的数据威胁，对数据存储和传输过程中的漏洞采取修复措施，使用安全防护技术和工具防范网络攻击。最后，施工企业必须了解并遵守国家和地方的法律法规，如数据保护法、网络安全法等，确保数据的收集、存储、处理和传输过程符合法律规定，保障用户和客户的合法权益。并且还可以建立合规审查机制，定期对数据处理活动进行自查和评估，及时纠正不合规的行为。

2.5 数据活用与创新

在提升业务价值的过程中，施工企业应该探索数据分析和挖掘技术，实现数据的智能化应用。通过采用先进的数据分析工具和算法，施工企业可以对大量的数据进行整理、分析和建模，从中发现潜在的业务机会。利用数据挖掘技术，可以发现施工过程中的优化点及效率提升空间，或者通过数据分析预测材料供应链的需求和波动，从而优化供应链管理。施工企业还需要推动数据驱动的决策和业务创新，通过充分利用数据资源，将数据纳入企业决策参考，有效提高决策的效率。在项目管理中，施工企业可以基于历史数据和实时数据进行风险分析和预测，帮助管理层做出更明智的决策。施工企业还可以通过数据创新，开发新的产品和服务，满足客户不断变化的需求。建立数据共享和开放的文化也是数据活用与创新的重点。施工企业应该鼓励部门之间的合作和知识共享，打破信息孤岛，通过建立数据共享平台和机制，让各个部门之间实现共享数据和跨部门的协同工作。同时，企业要积极倡导并参与行业间的数据共享和开放，与其他企业和组织共享数据资源，促进行业的共同进步[5]。

2.6 持续改进和监控

在数据治理实践中，持续改进和监控是保障数据质量和治理效果的重要手段。施工企业应设立数据治理绩效评估体系，对数据治理的效果持续进行监控。通过设定合适的指标和评估体系，评估数据质量、数据治理流程的执行情况以及数据活用效果等。设立数据准确性和完整性的指标，定期对数据进行抽样检查，确保数据的质量满足要求。施工企业还可以通过用户满意度调查和反馈机制，了解用户对数据服务的评价和需求，及时调整数据治理策略。

定期审查和调整治理策略是持续改进数据治理的重要环节。由于业务环境和需求的变化，施工企业需要不断地审查和调整数据治理策略，以此适应需求的变化。施工企业要定期对数据治理的流程和规范进行评估，与相关部门进行沟通和讨论，及时修订并改进数据治理的政策和流程。同时，要关注数据治理的发展，积极引入和应用新的技术手段，提升数据治理的效率和效果。

培训员工和提升数据治理意识和能力是持续改进数据治理的重要措施。施工企业应当通过组织内部的培训和教育活动，向员工传达数据治理的重要性和必要性，加深他们对数据安全的认识。同时，要为员工提供培训和技能提升机会，提高他们在数据治理方面的专业能力。通过专业的培训，员工可以深入理解数据治理的重要性，以及自己在其中的角色和责任。他们将学会如何识别、评估和解决数据质量问题，确保数据的准确性和完整性。培训还能帮助员工熟悉并掌握数据治理的流程和规范。通过实践操作和案例分析，员工将了解如何在不同场景下应用数据治理规则，提高数据治理的效果。同时，培训也有助于提升员工的沟通和协作能力，使他们能够更好地与其他部门合作，共同推动数据治理的实施。因此，企业应该重视数据治理培训，定期开展相关课程和研讨会。通过持续的培训和学习，员工将不断提升自己的数据治理能力，为企业创造更多的价值。

3 结语

综上所述，通过以提升业务价值为导向的施工企业数据治理实践，企业可以更好地管理和利用数据资源，提高决策的科学性，优化工程流程，降低风险成本。本文探讨了当前施工企业数据治理的现状和挑战，并提出了一系列实施要点。这些实践将帮助企业建立高效的数据治理体系，推动业务创新和发展。然而，数据治理是一个持续演进的过程，需要不断改进。因此，施工企业应积极落实文章提出的实践要点，不断适应业务变化，提升数据治理能力，以此实现业务价值的持续提升。