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张靖笙:企业需要全员学习数据管理知识
2023-10-03 2230

     在传统信息化中,企业用户使用软件系统满足自身工作中的信息需求,就好像餐厅的顾客根据菜单点餐后等着服务员把烹饪好的菜肴送到面前,并不需要关心这些菜肴如何从原始食材经历加工烹饪过程而形成。信息要满足用户可以直接消化的需求,数据只是形成信息的食材,用户从根据需求定制开发的软件系统界面获取或者录入工作中各类信息内容,系统内部数据的加工处理过程被看成是软件功能需求的一部分,数据管理往往只是由专业的软件技术人员负责。

     谈到数据管理工作,我们可以将其比喻为烹饪菜肴过程中的各个环节。就像一个厨师在烹饪菜肴之前需要对食材进行一系列的准备工作一样,各项数据资源转化成业务工作中需要的信息也需要经历一系列数据管理工作步骤来确保数据的完整性、准确性和可用性。


     首先,数据的收集和准备就像是采购和处理食材的过程。厨师需要购买新鲜、高质量的食材,并进行清洗、切割和分类。同样地,数据管理人员需要从不同的源头收集数据,比如数据库、文件和外部系统。他们需要将这些数据清洗、转换和完善,以确保数据的质量和一致性。

     接下来,数据的存储和组织就像是将食材储存在合适的地方,并根据需要进行分类和标记。数据管理人员需要选择适当的数据存储解决方案,比如数据湖或数据仓库,来存储数据并确保其易于访问和使用。他们还需要制定良好的数据组织和分类方法,以便将数据通过集成与其相关的上下文信息联系起来。

     然后,数据的分析和加工处理就像是烹饪过程。厨师根据菜式的要求备料、将准备好的各种食材入锅烹煮,掌握烹饪时间和温度,还需要加入适当的调料和调味料,以产生最佳的口味和质地。同样地,数据分析工作是运用各种分析工具和技术,对数据进行清洗、转换、集成、综合和分析,以提取有意义的信息和规律知识。从这个层面,我们可以看到数据分析其实也只是数据管理工作的一部分,就像食物的制作不仅仅是烹煮,没有数据管理的其他加工环节也无法有效开展数据分析工作。

     最后,数据的共享和传播就像是厨师制作一道美味的菜肴不是供自己享用,而是为了让他人享用美味。同样地,数据管理工作需要将数据以适当的方式共享和传播给相关的人员和部门,需要确保数据共享的权限和机制,以促进合作和决策的制定。

     此外,数据的保护和安全性就像是注意食物安全和卫生要求一样重要,厨房需要有严格的管理才能确保食品安全和食物品质。厨师需要遵循卫生标准,确保食材的新鲜和安全,以防止食物中毒和细菌感染。同样的,保护数据资源的机密性、完整性和可用性也非常重要,对数据资源需要采取安全措施,比如加密、访问控制和备份,以确保数据不受未经授权的访问、损坏或丢失。

     常言道,民以食为天、食以味为先,就像人每天都要进食新鲜的食物维持身体健康,企业在数字经济中开展各项业务活动也要持续使用各种高质量的数据资源,而保障数据的质量和释放数据的价值就像烹饪美食的过程一样,从材料到成品需要经历一系列的加工环节,通过这样的类比,我们可以更好地理解数据管理的重要性和复杂性。而随着企业的数据管理工作越来越重要和复杂,就必须从组织层面制定明确的政策制度、分工机制、责任安排、管理流程,确保数据管理工作有力、有效、有序地开展。

    随着互联网和移动技术的迅速发展,企业越来越多使用内外部的各种软件系统开展各项业务活动,所拥有和产生的数据呈现出爆炸式增长的趋势。而有效地管理和利用这些数据对企业的发展至关重要,随着数据使用的广泛和数据对企业决策的重要性的增加,企业内的每个员工都需要转变角色,不能再只扮演享用信息大餐的食客,也要参与到做菜过程的一些工作,因此,企业需要全体员工具备一定的数据管理的基本知识和技能,学习数据管理对于包括提高工作效率、促进团队合作和创新、提升决策质量等方面都非常重要,并能成为企业发展的新优势。

    从提高工作效率的角度,每个员工都需要处理一定数量的数据来完成自己的工作,诚如上文所述,不了解数据管理的其他环节也无法有效开展数据分析工作。当每个员工都具备数据管理的基本知识和技能,他们将能够更快速地完成数据处理和分析的任务,这将帮助企业提高工作效率,节省时间和资源。

     在促进团队合作和创新方面,目前在网络环境中开展业务活动都需要基于信息共享和协同工作,数据管理不仅仅是个人的工作,更是团队和组织的共同努力。只有当每个员工都能有效地处理和分析数据时,才能实现团队合作和创新。每个员工都能够理解和使用数据,将有助于提高信息共享和协同工作。这将促进团队之间的合作和创新,推动企业的发展。

    数据对企业的决策质量具有重要影响。有效的数据管理可以帮助企业成体系地收集、整理和分析数据,随时准备好提供准确的决策支持。每个员工都能够理解和使用数据,将能够更好地参与决策过程,提供更全面和准确的信息,帮助企业做出更明智的决策。

     DCMM是我国颁布的《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准,英文简称:(Data management Capability Maturity Model)。是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法,建立和评价自身数据管理能力,持续完善数据管理组织、程序和制度,充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。

     DCMM定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8个核心能力域,细分为28个过程域,28个过程域囊括了145项具体的数据管理工作任务,我们可以把DCMM看成是国家制定指导企业全面开展数据管理工作的政策指引和规范要求,指导企业在战略规划、组织架构、技术工具等方面推动开展数据管理相关工作。


     企业需要组织全员对照DCMM国标的要求全面学习数据管理知识,以适应数字时代日益增长的数据需求,通过提供持续的培训和教育资源,建立学习氛围和文化,并鼓励员工参与学习和克服各种挑战更好地在工作中应用数据解决问题,而通过组织全员学习数据管理将带来诸多优势,包括提高工作效率、促进团队合作和创新,以及提升决策质量。

(2023年 10月3日初稿)


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