浅谈数据质量管理功能数据管理包括哪些内容( 六 ) _知识分享

第 4 步：定义角色和职责
该计划的范围概述了要参与的业务部门和角色。至于其他与 IT 相关的项目，内部员工的参与对成功至关重要。数字化转型导致日常运营、所需技能和组织文化发生重大变化。必须提高内部员工的技能才能继续这些发展。
第 5 步：定义需求和要求
数字化转型将导致商业模式的各个组成部分发生变化。因此，公司应该清楚地识别各种业务组件的预期结果和要求。
第 6 步：选择方法和方式
所需的方式和方法取决于定义的范围。如果数字化转型涉及整个企业，则需要集中式方法。如果只有一个业务流程需要进行数字化转型，则方式和方法会有所不同。
第 7 步：选择合适的 IT 技术和解决方案
一种 IT 技术可以在各种 IT 解决方案中实现。让我们以人工智能（AI）和机器学习（ML）为例，多家供应商都能提供各种平台来执行 AI/ML 操作。公司应使所选解决方案与数字化转型计划的许多其他方面要保持一致。
第 8 步：实施数字化转型解决方案
企业应与业务流程的变化、内部员工的培训和升级等同步启动IT解决方案的实施。实施过程取决于数字化转型的性质。
第 9 步：将数字化转型进入常态化
这是最关键的时刻，企业应该在新模式下开始运营。
2、数据管理和数字化转型的关系
建立正式的数据管理框架是数字化转型不可或缺的一部分，一是数字化转型和数据管理影响业务模型/能力的相同组件；二是数字化转型计划的实施需要多种数据管理能力；三是正式的数据管理框架可确保各种数据管理功能的适当性能。
数据和信息在支持业务价值链方面发挥着重要作用。所有业务利益相关者都需要业务信息来做出相关决策。例如，客户需要有关公司商品和服务的信息来决定购买。因此，在业务环境中，数据管理通过向内部和外部的相关利益相关者提供信息来创造价值。数据和信息价值链支持信息传递。他们通过将原始数据转换为有意义的信息来做到这一点。业务流程、人员、工具和其他业务资源支持业务价值链和数据链。
由各种业务驱动因素驱动的数字化转型始于实施新技术导致的业务流程变化。这些变化会影响数据和信息的交付、人员和其他资源。因此，数据管理和数字化转型影响业务模型的相同组件：业务流程、工具、人员和其他资源。但是，产生这种影响的顺序不同。以下是影响顺序的总结。

文章插图
通常，新的数据计划始于新的信息需求 (1) 。为了提供新信息，公司应该获取或创建新数据 (2) 。要创建新的数据链，公司必须拥有资源，即预算（3）。然后，公司为此数据链选择技术 (4) 。新工具的实施会影响业务流程 (5) 。参与这些过程的人可能需要新技能。
在数字化转型计划中，一切都始于特定业务流程的变化需求 (1) 。一个公司应该有足够的资源（2）。所选的 IT 技术和解决方案能够改变流程 (3) 。新流程定义了新结果，通常以信息的形式表示(4) 。为了提供新信息，公司应获取和/或创建新数据 (5) 。人们应该为新流程升级他们的技能 (6) 。
因此，上面讨论的所有内容都证实了数字化转型和数据管理会影响业务模型/能力的相同组件。此外，数字化转型需要构建新的数据和信息价值链。
数字化转型计划的实施需要多种数据管理能力。
作为数字化转型计划的结果，公司必须设计和构建新的数据链。为此，公司应具备多种数据管理能力。

文章插图
要构建新的数据链，公司应该具备设计、实施和利用该链的能力。设计数据链，企业需要具备以下数据管理能力：数据治理、数据建模、企业架构。为了实现和维护数据链的功能，需要数据生命周期和基础设施管理等 IT 能力。支持能力，包括项目和变更管理，有助于实现数字化转型计划。
每家公司都应定义数字化转型所需的一组数据相关能力。每个公司对“数据管理”的定义都有自己的看法。一些公司将数据管理视为 IT 的一部分。有些人将这两个业务领域分开。关键是任何数字化转型都需要具备这些能力。
正式的数据管理框架可确保各种数据管理功能的适当性能。
每个公司都处理数据。因此，每个公司都管理数据。一些公司已经正式确立了数据管理能力。数据管理框架是相互关联的组件的集合，这些组件将数据管理塑造成业务功能。数据管理功能与任何其他业务功能（即财务或营销）一样嵌入到公司的组织结构中。

浅谈数据质量管理功能 数据管理包括哪些内容( 六 )

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