制造业该怎么做数据治理？

什么是数据治理？

简单来说，数据治理就是管好企业的数据家底，就像管家一样，得有规划、有监督、还得落实执行。目标就是让数据在整个生命周期里都保持高质量、合规合法、安全可靠、用起来方便。这可不光是收集、存储和使用数据那么简单，还得持续提高数据质量，严密保护数据安全，确保数据不出岔子。

制造业的数据治理现状？

制造业在数据治理方面，说实话，挑战还真不少。首先，数据基础设施相对薄弱，各个地方的数据来源五花八门，标准也不统一，想把这些数据整合到一起，那真是难上加难。其次，数据质量问题比较突出，生产流程那么复杂，数据种类又多，要保证数据的准确性、完整性、一致性和时效性，可不容易。

制造业怎么做数据治理？

先定好大方向——制定明确的数据治理策略： 企业得从顶层设计入手，就像盖楼先打地基一样，得先明确数据治理的目标和原则，建立起数据治理的组织架构，还得定义好数据的分类和元数据标准，这样才能有章可循。

统一口径很重要——加强数据标准化： 制定统一的数据标准，就像说普通话一样，这样才能保证数据在整个生命周期中的质量和一致性。举个例子，可以建立主数据管理体系，把物料、供应商、客户这些核心数据都统一起来，避免出现“一物多名”的情况。

把好质量关——提升数据质量： 建立健全的数据质量监控和管理机制，就像质检员一样，要通过数据清洗、整合和标准化等各种方法来提高数据质量，剔除“残次品”。

工欲善其事必先利其器——优化技术架构： 采用先进的IT技术和工具，比如数据仓库、数据湖和大数据分析平台等等，搭建一个能够支持数据收集、存储、处理和分析的完整架构，让数据“跑”得更快更稳。

人才是关键——培养数据人才： 一方面要加大对现有员工的培训力度，提高他们的数据素养和技能水平，另一方面也要积极引进既懂制造业又懂数据治理的复合型人才，这样才能更好地推动数据治理工作。

如何更好地落地数据治理？工具和平台也很重要

前面我们聊了很多关于数据治理的方法和策略，但要真正落地这些方法，合适的工具和平台也至关重要。就像盖房子需要砖瓦水泥一样，数据治理也需要相应的工具来支撑。

举例来说，制造业企业常常面临数据分散在不同系统中的问题，比如生产管理系统、财务系统、客户关系管理系统等等。如何将这些分散的数据整合起来，形成一个统一的数据视图，就成为了一个关键挑战。这时，就需要一些集成平台来发挥作用，它们能够连接不同的数据源，将数据抽取、转换、加载到统一的数据仓库或数据湖中。

此外，数据质量的提升也离不开工具的帮助。例如，一些平台提供了数据清洗、数据标准化、数据校验等功能，可以帮助企业快速发现和纠正数据中的错误和不一致性。还有一些平台提供了数据可视化功能，可以将数据以图表、报表等形式直观地展示出来，帮助企业更好地理解数据、监控数据质量。

市面上有很多这样的工具和平台，企业可以根据自身的需求和实际情况进行选择。以KPaaS业务集成扩展平台为例，它支持多种数据输入方式，比如API输入、金蝶K/3Cloud接口输入、数据库连接等等，能够帮助企业把分散在各处的数据整合起来。而且，KPaaS的数据处理能力也很强，可以进行数据合并、数据关联、数据分组等各种操作，帮助企业提高数据质量。它还有数据大屏功能，能够把数据直观地展示出来，帮助企业实时监控关键指标，及时发现和解决问题。有了平台的这些功能，制造业企业就能更高效地进行数据治理，提高数据质量和业务决策的准确性，让数据真正发挥价值。通过选择合适的工具和平台，企业可以更有效地推进数据治理工作，让数据真正发挥其应有的价值。

KPaaS 平台内通过直观的拖放操作，让用户可以轻松地在编辑器中构建复杂的集成任务，如数据分组、数据合并、数据关联以及字段拆分等，将原本复杂的数据处理流程简化为几步简单的操作，大大提升了数据整合的效率与准确性。平台的实时数据同步功能有效避免了数据重复录入和不一致的问题。当一个系统中的数据发生变化时，企业应用连接器可以自动将变化同步到其他相关系统中。

平台深度集成了数据分析功能，能够对流程执行数据进行实时分析和统计。企业可以通过平台提供的报表和图表，直观地了解流程的执行情况、效率、瓶颈等信息，为流程优化和决策提供依据。

KPaaS的数据大屏功能可以将企业的关键绩效指标（KPIs）、业务趋势、市场状况等信息以图表、动态效果等形式展示。通过直观的可视化，管理者能够迅速识别出业务运营中的潜在问题，及时做出调整。