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数据管控是数据治理体系的基础。各项数据治理职能都需要数据管控管理，数据管控能力在很大程度上直接影响数据治理目标的达成，以及制度、流程、绩效和相应的标准规范的落地执行，所以数据管控也是整个数据治理体系的核心。 一般来说，企业的数据管控体系包括数据治理的组织架构、制度规范、执行流程、培训宣传、设计机制和绩效体系等内容。 1．组织架构。组织架构是企业从事和涉及数据治理各项职能活动的人员的组织方式。由于数据治理工作的重要性和复杂性，通常应该自上而下形成专业化且各司其职的团队，并在企业内部形成顺畅的沟通、协调、合作机制。由于数据治理工作是跨部门、跨专业的，因此这个团队一般会是虚拟的，但其执行力必须统一且高效，才能为数据治理各项工作的落地实施夯实基础。 2．制度规范。制度规范是为规范和约束企业数据治理各项职能活动而出台的相关管理办法、实施细则、指导意见、操作指南等制度性文件。覆盖全面并与实际工作结合良好的制度规范，一方面有利于明确和固化数据治理团队组织内部的职责分工和协调机制，另一方面有利于理顺企业内部相关部门和岗位之间的工作关系，也为开展数据认责及考核评价提供依据。 3．执行流程。执行流程是指企业为落实制度规范相关管理要求，针对数据治理具体的职能活动场景，结合企业自身的组织架构制定的一系列规范性和标准化的工作实施和流转过程。有了规范的执行流程，企业内部相关部门和人员就可以按照统一的程序和方法进行数据治理的各项工作，有利于促进相互之间的高效协作，避免出现凭个人经验办事、一人一种做法、工作互不统一的混乱状况。 4．培训宣传。培训宣传是企业为培养数据治理相关专业人才，营造企业内部良好数据治理氛围的重要措施。人才是企业实施数据治理的根本，缺乏数据治理专业人才会严重影响企业数据治理各项工作的顺利推进。企业应为人才的成长搭建良好的平台，并逐步打造“金字塔”结构的人才体系，满足管理、执行、监督等多个岗位角色的工作要求。除专业人才培养外，还应在企业内部开展广泛的数据文化和知识传播，为数据治理工作的整体协作营造良好氛围。 5．设计机制。设计机制是指为了达成数据治理的工作目标，在组织架构、制度规范和执行流程的基础上形成的各类管理和保障过程。设计机制包括决策机制、监督机制、认责机制、沟通机制、激励机制等，帮助企业数据治理的管理者有效掌控数据治理各项工作的具体执行情况，激发执行人员的主观能动性。 6．绩效体系。绩效体系是指企业在既定的数据战略目标下，通过设定特定的衡量和评价指标，对团队和人员已完成的数据治理工作行为及取得的工作业绩进行全面评价，并根据评价结果对团队和人员就未来的工作行为和业绩进行正面引导的过程和方法。绩效体系的建立是数据管控构建完成的重要标志之一，也是数据质量管控体系形成闭环，并可持续性、常态化执行的基础。同时，设计一套科学、合理且让各方信服的绩效体系是企业数据治理管理者所面临的最大挑战之一。 需要充分认识到的是，任何企业的数据管控体系的构建都不是一蹴而就的，也不是一成不变的。不同行业、不同企业都有其自身的特点，在充分尊重企业特点的基础上，构建行之有效的数据管控是一项长期性、计划性和连续性的工作，必然也是一个不断持续改进的过程，其目的是最终形成一套与企业运作机制完全匹配的管控模式。 【出处】祝守宇，蔡春久 等著.数据治理——工业企业数字化转型之道.电子工业出版社，2020年11月第1版.
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发表于 2025-11-24 18:59:40
