數據治理是基礎

在當今的工業生產中，數字化轉型已成為企業提升競爭力的必由之路。然而，數字化轉型并非一蹴而就，它需要戰略驅動、數據治理和數據智能的協同發展。本文將圍繞如何進行數字化、數據治理的內涵以及數據治理作為數字化轉型基礎的原因進行探討，并輔以案例說明。

1. 怎么做數字化

數字化轉型的核心在于利用數字技術改進或替換現有的業務流程。這包括引入先進的自動化設備、建立智能化的生產線、采用云計算和大數據技術等。例如，通過引入物聯網(IoT)技術，工廠可以實現設備的實時監控和預測性維護，從而提高生產效率和降低維護成本。

2. 數據治理是什么

數據治理是指對數據的管理和控制過程，包括數據的質量、安全性、可用性和合規性等方面。良好的數據治理能夠確保數據的準確性和可靠性，為企業提供高質量的數據支持，是數字化轉型成功的基石。

3. 為什么說數據治理是基礎

數據治理之所以被視為數字化轉型的基礎，是因為它直接關系到數據的質量和可用性，進而影響企業的決策和運營效率。以下是兩個具體案例：

• 場景1: 數據治理在財經領域的提升作用

智能報賬系統通過數據的結構化和財務核算規則的數字化，實現了報賬數據的自動錄入和智能審核，大幅提升了報賬效率。這不僅提高了報賬的準確性，而且節省了大量人力。這一過程中，數據治理確保了財務數據的規范性和一致性，為財務決策提供了堅實的數據基礎。

• 場景2: 數據治理在業財一體化領域的價值

華為通過將財務和業務數據整合入湖，實現了業務與財務的實時共享。這使得企業能夠實時跟蹤關鍵指標，為決策提供有力支持。例如，業財一體化后，可以清晰核算細粒度產品的成本，有助于公司做出科學的產品決策。

結論

數字化轉型是一個系統工程，需要戰略驅動、數據治理和數據智能的有機結合。數據治理作為基礎，確保了數據的質量和可靠性，為企業的智能化和自動化提供了支撐。然而，每個企業的具體情況不同，需要根據自身的環境、資源和發展階段，制定適合自己的數字化轉型策略。盲目模仿他人的模式是不可取的，只有深入理解數字化轉型的本質，才能走出一條適合自己的發展道路。

作者介紹:

90后資深架構師,深耕工業可視化,數字化轉型,深度學習技術在工業中的應用。深入研究Web3D,SCADA ,深度學習開發應用。開發語言技能JAVA/C#/Python/Golang/Vue3/TypeScript, 關注【工業可視化】帶你一起學～