一、数据治理的核心要素及其重要性
数据治理，简单来说，是建立模型、制定标准规范、设计流程，并采集、存储、管理、使用数据的过程。这些要素共同构成了数据治理的骨架。然而，企业进行数据治理的根本原因，是为了解决实际业务中存在的数据问题，如数据不一致、数据质量低下、数据使用效率不高等。
二、数据治理与业务问题解决
在日常业务运作中，往往会出现诸如项目管理系统中的项目已存在，但采购订单在传递到ERP系统时，ERP系统却没有对应的物料信息等问题。这类问题的根本原因在于底层数据不一致，或者数据在传输协同中出现了时效性的问题。
因此，进行数据治理的首要目标，就是解决这些业务运作过程中的问题，使得数据能够更好地为业务服务。
三、数据治理项目的特性
当前，一谈数据治理，许多人就会谈到建一个主数据平台或建一个数据中台。然而，这只是一个技术平台，而数据治理的平台更多的是一个业务平台。在数据治理项目中，虽然底层有一个数据的技术平台，但更重要的是有哪些已经采集整合、做了数据质量管理的数据资产在平台里面。所以，对于数据治理类的项目，它是一个重资产业务类的项目，不是单独的去建一个技术平台，更重要的是把真正有用的价值、有用的数据沉淀到这个平台里面去。
四、数据驱动之前的业务驱动
在数字化越来越普及的今天，国资委、工信部都在强调数据资产的价值和数据驱动的重要性。然而，在谈论数据驱动之前，仍然需要流程驱动、业务驱动，去梳理关键的业务流程和业务活动，找到并沉淀关键的数据。没有业务驱动的数据驱动是无源之水、无根之木。只有通过业务驱动，找到并沉淀关键数据，才能真正理解如何使用这些数据更好地为业务服务。
五、从业务驱动到数据驱动的步骤及说明
明确业务目标：首先需要明确当前的业务目标，以便确定需要使用哪些数据来支持决策和行动。例如，在供应链优化方面，可以确定业务目标是降低采购成本和提高库存周转率。
识别关键数据：根据业务目标，识别出关键的数据资产，包括与业务流程相关的数据来源和质量。例如，在供应链优化中，关键数据包括采购订单、库存水平、物流信息等。
数据整合和清洗：将不同来源的数据进行整合和清洗，确保数据的统一性和准确性。通过这一步骤，可以将识别出的关键数据整合到一个统一的数据平台中，消除数据冗余和冲突。
数据分析和挖掘：通过数据分析技术，挖掘出数据中的有价值信息，如趋势、模式和关联性等。例如，在供应链优化中，可以通过数据分析得出采购成本和库存周转率的相关性，进而找出优化点。
数据产品化：将数据分析结果转化为具有操作性的决策建议或业务行动，形成数据产品或决策支持工具。例如，根据数据分析结果，可以开发一个智能采购系统，根据库存情况和采购成本自动生成采购订单。
持续监测和优化：对数据驱动的决策和行动进行监测和评估，根据反馈进行调整和优化。通过这一步骤，可以不断优化数据产品，提高决策的准确性和效率。
从业务驱动到数据驱动过渡需要经过明确的步骤。这些步骤不仅确保数据的准确性和统一性，而且将数据分析结果转化为具有操作性的决策建议或业务行动，形成数据产品或决策支持工具。同时，持续监测和优化可以不断优化数据产品，提高决策的准确性和效率。
六、总结
本文探讨了数据治理的核心要素及其重要性，以及如何通过数据治理解决实际业务中的问题。同时，强调了从业务驱动到数据驱动的过渡需要经过明确的步骤，包括明确业务目标、识别关键数据、数据整合和清洗、数据分析和挖掘、数据产品化以及持续监测和优化。并通过供应链优化的例子进行了具体的阐述。
只有真正理解并实践这些关键逻辑，才能实现从业务驱动到数据驱动的有效过渡，从而发挥出数据的最大价值。在这个过程中，我们不仅需要技术的支持，更需要业务的深度参与和理解。只有这样，我们才能真正实现数据的业务价值和决策价值。
