“數據資源逐漸成為了繼“土地、資本、勞動”生產三要素后的另一個生產要素，即如今二十一世紀的“第四大生產要素”成為了現在企業不可忽視的經濟資源。”

在《Uni企業管理》系列中已經介紹了數據自動化，數據標準化制定以及數據質量管理等數據管理方面知識。那么，在了解了這些數據管理的前置工作后，我們今天正式介紹企業數據管理的意義和可參考流程。

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數據管理市場趨勢

咨詢公司麥肯錫McKinsey曾提出了“數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，并逐漸成為重要的生產因素；而人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者浪潮的到來”。在這種大背景下，越來越多的企業開始進行企業業務和管理的數字化轉型，提高對數據資源的利用率。數據資源管理也自然而然為了企業發展數字化的重要組成部分。

從我國數據管理市場角度來看，我國數據管理市場發展迅速。從2015年的32億發展到今天的上百億。預計2024年中國大數據整體市場規模更是將達到273.3億美元利好政策的持續頒布以及大數據技術的創新融合推動中國的大數據產業快速發展，未來伴隨更多的數據應用場景逐漸落地，數據管理解決方案市場有望持續擴容。

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數據管理對企業的意義

“數據治理將成為時代主旋律，建設統一的大數據平臺是描繪數字化王國的關鍵，符合“大系統、大平臺、大數據”的數據化要求。”

從企業的角度來討論，我們可以發現在如今的大數據互聯網時代，商業過程中所產生的用戶和銷售數據愈發成為企業進行業務決策和營業分享的指導，而對數據的管理其主要目的是幫助用戶查找相關信息并探索資源。并幫助進行整理數據資源，通過程序提供數字識別，并支持歸檔和保存數據以進行進一步的利用和分析。在后續的數據管理如：數據模型設計、企業數據戰略規劃等領域都將起到至關重要的效果。

企業可以考慮以具體的元數據為抓手進行數據治理，幫助企業更好地對數據資產進行管理，理清數據之間的關系，實現精準高效的分析和決策。元數據的直接翻譯是一種用來“描述數據的數據”。換句話來說，元數據是用來描述關于數據的組織、數據域及其關系的信息。其本身是在數據治理模塊中，用來加強數據的可整合性和關聯性以提高數據搜索、識別、管理的重要工具之一。元數據分為四大類，分別為：業務元數據、技術元數據、操作元數據和管理元數據。對于企業的管理層來說，需要去進行數據管理的多為業務元數據。

而這也很好去理解：業務元數據本身就是用來描述和定義具體公司業務含義、業務規則、業務術語的數據，如：業務指標，業務規則等。因此其本身涵蓋的相關數據，將直接和企業的運營、產品、客戶等息息相關，值得去重點管理和利用。

那么具體的業務數據要怎么進行管理呢？今天就為大家帶來數據管理流程中的數據管理閉環四大步走。

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數據管理閉環四大流程

數據管理是企業數據相關信息的核心管理流程。企業的數據管理閉環流程被主要分為了四大板塊：數據收集、數據加工、數據應用和數據維護。企業在元數據管理中要根據各個業務領域數據定義與加工規則來追蹤管理過程，形成自有的元數據管理體系。同時，企業在進行數據管理之前和之后都需要不斷完善企業的數據標準并制定適合企業自身業務場景和技術特點的數據管理收集平臺、數據管理規范、數據采集流程、數據應用方案等等，不可將其他企業的元數據管理模式生搬硬套，以免使元數據的數據價值難以發揮其預期效果。

01、數據收集

企業需要根據業務方向和業務標準來進行數據采集。例如：企業的數據范圍是在企業內部營收端？負債端？還是在于建立客戶端元數據庫？企業的業務指標標準是怎么樣的？數據采集通常為自動采集和手動采集兩種。自動采集適用于數據中的物理模型和數據庫，而手動采集范圍更加廣泛包括所有的業務元數據和技術數據。因此，在絕大多數時候企業需要手動和自動共同利用進行數據采集。

02、數據加工

在完成對所需數據的收集之后，企業需要按照相應的標準進行對數據進行分類、命名、排序、匯總等步驟。具體包括：對不同格式的元數據進行調整，以一致完整的元數據格式儲存；在不改變儲存結構的情況下擴展元數據的類型；對于元數據進行整合以便于在不同類型的數據中進行統一的檢索。數據加工可以對數據的質量進行一次篩選并且為數據之后的搜索和利用打下了良好的鋪墊。

03、數據應用

元數據管理的應用主要體現在兩個方面：數據檢索和數據分析。數據加工后，數據以規范的格式和分類存儲庫中。員工將更好的理解數據含義并可以高效率地將數據進行檢索、輸出、可視化等工作。此外，通過分析工具來對元數據進行血緣分析、影響分析、統計分析等等分析模型，企業可以更好的理解數據之間的相互關系，發揮數據價值，并在得到客觀數據分析結果后企業可以更加明智地做出具體決策。

04、數據收集

企業需要設置專門的數據部門以對數據進行日常的維護。其職責包括：根據業務部門要求提供和上傳元數據、定期對數據進行檢查保證數據的時效性和有效性并保持對高時效性數據更新定期對數據進行備份、數據訪問權限設置、對現行的數據標準和數據規范工作執行結果進行評估和提出調整建議等。元數據維護對于企業的數據安全性和數據準確性起著至關重要的作用。

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專業化數據管理的企業價值

1、數據能見度提高

數據管理可以提高組織數據資產的可見性，避免數據的堆積和忽視。許多沒有IT經驗的業務人員并不能理解例如：元數據，主數據等所傳遞的含義導致許多的數據價值不能被充分挖掘。但在進行數據管治理后數據將規范化整理以可理解的分類的形式存儲在企業的數據庫中。而優秀的數據可見性使公司更有條理和效率，讓員工能夠找到他們需要的數據以高效率地執行工作。

2、數據可靠性提高

企業內部的各部門缺乏統一的標準數據管理方法。這直接導致了不同部門，不同業務人員對數據的管理方法，數據模型，儲存方法等截然不同。而專業的咨詢服務將為企業提供適合企業業務模式的標準化流程和的管理策略來幫助最大限度地減少潛在錯誤，清晰化管理職責。憑借專業的規劃和可靠的最新數據，公司可以更有效地響應市場變化和客戶需求。

3、數據安全性提

數據管理通過設置權限等級，身份驗證和加密工具等保護企業免受數據丟失、盜竊和破壞。數據安全性可確保在主要來源不可用時備份和檢索重要的公司信息。隨著相關相關法律法規完善，信息安全性正在變得越來越重要。但是，企業在很多時候由于過度設置企業部門間權限限制導致企業之間信息不互通，數據分享缺乏渠道等問題。而通過專業的數據安全管理，企業將找到數據信息安全度和數據開放性的平衡，企業數據的維護穩定性將大大提高。

4、數據廣泛性提高

完善的數據管理體系包括：數據存儲、數據架構、數據加工、數據質量標準設定、數據安全以及生命周期維護等等數據管理流程。這些流程要求企業的數據管理覆蓋企業不同部門并要求不同職責的員工參與其中，了解其職責內的數據收集、數據整理、上傳、維護等等要求。通過完善企業的數據管理，企業將進行大范圍的數據管理培訓，而企業的總體數字化意識也將在培養中至上而下貫徹。

數據作為“今二十一世紀的“第四大生產要素”，越來越需要企業的重視。優秀和有邏輯的數據管理體系將幫助企業在數據化時代站穩腳跟，提高企業的總體運維和資源整合效率。但是如果缺乏相關的技術人員和數據管理計劃，企業的數據管理也難以實現“平穩落地”。因此，在一定程度上通過專業數據管理團隊進行企業各項業務場景的數據治理支持，將有效幫助企業進行數據管理的總體布局。幫助企業在數據治理成為時代主旋律的背景下，逐步建設統一的企業大數據管理系統。