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独家洞见丨从“数据孤岛”到“数据驱动”:如何破解90%数据治理项目失败的难题?

数据应用· 发布时间:2024-12-30

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在数字化时代,数据已成为企业的核心资产,但令人遗憾的是,90%的数据治理项目都以失败告终究其原因,许多企业将数据治理视为纯粹的技术问题,忽视了其与业务战略的深度融合。成功的数据治理不仅依赖于技术工具,更需要从业务流程、组织结构和企业文化上进行根本性变革。

 

元年科技

认为

数据治理的关键在于建立统一的数据标准,确保数据的质量和可用性。要实现这一目标,必须得到企业高层的全力支持,形成自上而下的数据文化。业务部门必须承担起数据主人的责任,确保数据的产生和质量符合业务需求。同时,数据治理是一个长期过程,不能仅仅被视为一个短期项目,而是要结合业务痛点逐步推进,持续创造业务价值。

元年科技数据治理五步法:“盘规治融用”帮助企业从制定数据战略、建立数据标准、控制数据质量、整合数据资源到应用数据创造价值,逐步建立起完整的数据治理体系。在这个过程中,第四代财务共享中心建设要作为重要的抓手通过打通业务与财务数据流、落实主数据标准、提升数据质量,为数据治理提供了坚实的基础。最终,企业可以通过高质量的数据实现精细化管理和决策支持,真正从“数据孤岛”走向“数据驱动”。

为什么90%的数据治理项目都失败了

对于大型企业而言。数据治理不仅是一项技术挑战,更涉及到管理、文化、组织结构等多方面的因素。根据我们的观察,导致数据治理项目失败的主要原因包括:

缺乏高层支持:数据治理往往被视为IT部门的责任,而忽略了其对企业战略和业务决策的重要性。没有高层领导的支持,项目难以获得必要的资源和跨部门协作。许多管理者认为数据治理是IT部门的事情,从技术层面就能搞定,导致数据治理项目方向不明确,业务部门参与度不足,数据治理只能变成IT部门自嗨的工具。

目标不清晰:许多项目在启动时设定的目标过于宽泛,未能与具体的业务需求紧密结合。结果是,治理后的数据虽然“干净”,但并不实用,无法为业务提供实际价值。贪大求全的项目往往为了治理而治理,治理好的数据没用,有用的数据没有被治理好。

业务部门参与不足:数据治理是服务于企业的战略和业务决策的,IT部门不是业务目标达成的主责部门,也不是数据的负责人。缺少业务部门主动参与和推动,就会出现目标定位错误,场景选择错误,即便制度、流程和工具再好,也无法提供有用的数据。

对数据治理的长期运营认识不足:许多企业认为数据治理是一个一次性的项目,上线后就结束了。实际上,数据治理需要持续的运营和优化,只有让数据治理持续创造业务价值,才能取得成功。

数据治理成功的五大关键要素

元年科技基于多年的经验,总结出数据治理成功的五大关键因素:

01/一把手工程

数据治理需要从最高层推动,形成自上而下的数据文化。只有董事长或CEO亲自牵头,才能打破数据孤岛,统一数据标准,确保数据治理的成功。要在企业内部形成“用数据说话,看数据决策”的企业文化,数据治理才有可能取得成功。

02/业务部门主导

数据是业务活动的产物,业务部门必须对其产生的数据负责。业务部门要承担数据主人的职责,为数据的产生和数据的质量负责,数据的结果又是衡量他们业务成果的标尺。

03/长期运营思维

数据治理不是一个短期的项目,而是一项与业务共同发展、为业务增长创造价值的长期活动。企业应建立精益化的数据运营体系,确保数据治理能够持续为企业带来效益。只有让数据治理持续创造业务价值,才能取得成功。

04/以价值创造为目标
数据治理的核心是以管理会计思想为指导,围绕企业的战略目标、预算和管理报告,建立统一的数据语言和标准。通过这种方式,企业可以更好地衡量经营成果,分析偏差原因,并找到改进的方向。
05/选择合适的技术平台

市场上存在众多数据治理工具和技术,企业应根据自身的规模、业务模式和技术复杂度,选择最适合自己的平台,避免陷入复杂技术的泥潭。

元年科技的数据治理五步法

元年科技提出了“盘规治融用”的五步法,帮助企业在数据治理过程中逐步推进,确保项目成功落地:

 盘

结合公司战略,制定数据战略,明确各级别的数据需求,确定优先级。特别要关注高层关注的核心痛点,如管理报告、预测等,逐步推进数据治理工作。首先要明确公司级、部门级、岗位级的数据需求,盘清楚要什么数,为什么要,谁负责提供,从那里获取,按什么颗粒度和频率提供。要注意数据治理是个长期工作,切忌边界太宽,一定要以管理会计思想为指导,先解决高层关注的管理报告、预测等核心痛点,逐步推进数据治理工作。

制定数据标准和规范,明确主数据、交易数据、指标的定义,口径,关键属性等业务、管理和技术规范。

建立组织和人的规则,明确谁拍板、谁执行、谁担责。同时,制定数据质量控制流程,确保所有相关人员都能理解和遵守。所有定下来的规矩要进制度文件正式发布,要自上而下有效的宣贯和培训,让所有相关人员清楚数据治理的重要性和严肃性,最后要把标准、规则、流程固化在系统中。

将数据分层有序地存入数据仓库,并建立面向不同使用者、业务领域的多维数据模型,实现业财融合。这一步骤确保了数据的完整性和一致性,为后续的应用提供了坚实的基础。并建立面向不同使用者、业务领域的多维数据和算法模型,实现业业打通,业财融合。

 用

通过数据应用创造业务价值。通过对加工好的数据进行监控、分析、预测,发现业务问题并跟踪解决,形成PDCA(计划-执行-检查-调整)循环,持续优化业务运营。在这个PDCA循环中,不断发现数据质量问题或者新的需求,那就需要通过盘规治融用的数据治理循环持续为业务运营赋能。

元年科技凭借20余年的企业管理会计决策体系建设经验,提供从管理报告体系设计、数据治理体系规划咨询到系统落地交付的一站式服务。我们帮助企业建立以管理会计思想为指导的数据治理体系,真正实现数据治理为价值创造服务。

第四代财务共享中心:数据治理的起点与保障

第四代财务共享中心不仅仅是提高作业效率的工具,更是数据治理的关键抓手。传统的财务共享中心主要集中在会计核算和报表生成,而在数字化转型的背景下,第四代财务共享中心应当成为企业的业财事务处理中心、数据赋能中心、多维报告中心和风险控制中心通过财务共享中心的组织、流程和系统的变革,企业可以实现以下几点:

打通业务与财务数据流

财务共享中心向前融合销售、采购、生产等业务流程,确保业务和财务数据的一致性。这不仅提高了数据的准确性,还为后续的数据分析提供了丰富的业务维度信息。通过财务共享中心的建设,企业可以打通交易从申请到结算的全流程,在这个过程中保证了业务、财务数据的一致性,同时为财务数据提供了丰富的业务维度信息。财务共享中心向后与管理会计的预算、管理报告相融合,按管理会计的数据标准和口径对业务数据进行记录并实时生成预算执行和各种业务经营指标的多维台账和报告。这不仅提升了财务管理的精细化水平,还为管理层提供了及时、准确的决策支持。

落实统一的数据标准
在财务共享中心的建设过程中,企业可以落实主数据和数据标准,确保所有业务系统中的数据遵循统一的规范,避免了“数据孤岛”的产生。财务共享中心是数据治理的源头,通过落实主数据和数据标准,拉通业务和财务,形成数据从交易系统到数据中台的自然流动,是形成高质量、实时、丰富的数据基础。

提升数据质量

通过财务共享中心的自动化处理和标准化流程,企业可以有效减少人为错误,提升数据的质量。

支持实时数据分析

第四代财务共享中心可以通过与数据中台的无缝对接,实现数据的实时采集、加工和分析。企业可以基于这些数据进行监控、预测和优化,不断发现业务问题并跟踪解决,实现精益化管理和运营的PDCA循环,从而更好地应对市场变化,提升竞争力。

元年科技提出的财务共享开道,管理会计奔跑理念,正是基于这一思路。通过将财务共享与管理会计深度融合,企业在数据治理的过程中不仅可以解决数据质量问题,还能为业务运营提供强大的数据支持。欢迎关注元年科技,了解更多关于第四代财务共享中心和数据治理的解决方案,共创数据驱动型企业。

结语

数据治理是一项复杂的系统工程,涉及技术、管理、文化和组织等多个层面。元年科技凭借20余年的企业管理会计决策体系建设经验,提供从管理报告体系设计、数据治理体系规划咨询到系统落地交付的一站式服务。我们帮助企业建立以管理会计思想为指导的数据治理体系,真正实现数据治理为价值创造服务。

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