信息化技術如今已經滲透到各個行業領域，化工行業也不例外，諸如ERP、MES、LIMS、設備監測系統、安全信息化系統、智能巡檢系統、人員定位系統、OA系統等各類管理系統已經得到了大規模應用。但隨著系統建設的數量越來越多，一些新問題出現了。這些原本圍繞企業某個特定部門業務建設的系統，因缺乏統一規劃，用于描述某一業務、事物的特征數據不完整，難以達到數據綜合利用的效果。
此外，部門在建設自己的信息化管理系統時，為了規避部門之間溝通的障礙，可能會將一些業務在系統內進行過度延伸開發。
從自身開發系統的角度來看，這算不上一個問題，但從普通用戶角度來看，同時要面對企業幾個甚至十幾個大大小小的系統時，過度延伸開發就意味著過度交叉重復，用戶需要在不同系統去做一些類似、甚至交叉重復的工作，不但工作效率降低了，拉低了用戶對企業信息化的整體感觀，更為嚴重的是不同系統收集的同一類型數據統計結果可能存在較大出入，在面對公司整體考核時，部門各執一套數據，公說公有理、婆說婆有理，建設的系統反而成了“部門墻”高筑的始作俑者。
如果一套系統只是為了把原來線下的管控模式搬到線上，其實對普通用戶來說并沒有提高太多效率，有時甚至還不如線下管理來得方便。面向商業的系統設計初衷并不是為了考慮人性化管理，而是為了維護正常的管理秩序，強化過程監控，更重要的是能夠將統計分析出來的數據作為管理決策的依據和支撐，所以建設的系統如果不能滿足數據共享的需要、不能實現數據的可追溯性、不能實現數據的綜合利用價值，企業管理信息化建設的根本目的就無法達成。
那么，如何才能實現這一根本目的呢？
解決這些問題的關鍵肯定是要對系統進行有效的資源整合，讓各項管理業務能夠在系統內、系統與系統之間更加流暢流轉下去，讓數據能夠“說話”，這個治理過程可稱之為數據治理。
具體應從以下幾個方面來著手開展工作：
首先要正確認識這項工作的復雜性和難度，必須站在公司整體發展層面運用全局思維去考慮，要調動一切可利用資源付諸實施，所以數據治理工作必須由企業一把手牽頭去做，這是推動數據治理工作的前提條件。另外還得做好長期戰斗的思想準備，因為它并非一朝一夕之功可得。
在企業一把手的帶領下，可成立一個專門的數據治理攻關項目組，具體負責以下幾點工作：
一是核實現有系統的可用性。對于無法有效使用、與實際業務差別較大的系統要進行改造完善，不具備整改條件、整改難度過大的系統要考慮舍棄或者重建。
二是梳理現有系統是否存在業務功能重復交叉的問題。針對功能重復交叉的系統要評價出最優選，舍棄次優選，同時要注意系統之間的數據銜接，確保舍棄部分功能后不影響各個系統的正常運行。
三是評估現有系統的每一項管理業務獲取的數據是否具備完整性。數據完整性較差的業務要對系統功能、表單等內容進行補充完善。這里有一個完整性評判標準——判斷該業務是否能夠獲取到一套數據來準確描述該業務的內容、進度以及實施的效果。
四是建立統一集成管控平臺，將現有系統全部集成到同一系統平臺進行管理，既方便用戶操作使用，也有利于打通原有系統長期形成的“信息孤島”。
上述解決方案只是基于企業現有管理系統完成的第一階段工作。
第二階段要從企業戰略規劃、目標計劃層面出發，研究這些戰略、目標實現過程應該監控哪些關鍵指標數據，這些數據在現有系統是否存在？如果不存在，是否可通過多個系統整合的數據來監控？這個過程需要從企業管理的“金字塔尖”向“金字塔基”逐級下沉分解處理，以要監控指標為出發點反向追溯系統功能需要完善的部分，從而將系統的潛在價值發揮到最大。
比如化工企業要實現安全零事故、環境零污染、年度能耗降低5%、年度碳排放量降低10%，為了實現這一目標，需要哪些過程監控參數來衡量？這些過程監控數分布在哪些系統？真實性、可信度如何？是否存在數據“噪音”？如果無法直接獲取，那么可替代的監控指標又是什么？這些監控指標的又有哪些不可逾越的紅線？如果從所有系統都無法獲取到數據，應該重新建設新的系統還是在現有功能相近的系統去增加？這些問題的解答過程就是數據第二個階段的治理過程。
當然，數據治理還有更高的發展階段，比如使用數據去訓練人工智能算法，讓算法直接去參與管理決策，這對當前時期的化工企業來說，還有很長一段路程要走，暫可不去考慮它。
化工企業數據治理過程面臨的困難可能遠比想象中要多，比如不同時期開發的系統整合難度問題、普遍存在的系統全生命周期管理不善問題、對系統進行整改還是另起爐灶重新開發一套……這些問題在實施過程中要做進一步權衡。
還有一些非技術性難題，如用戶使用習慣問題，可能某套系統在使用過程中存在著諸多不合理因素，但已經摸索出一套應對策略，也習慣了這樣去處理問題，如何說服其作出改變？再比如，不同部門所使用的系統在整合過程中究竟誰去遷就誰？這些問題都沒有一個唯一的標準答案。
總的來說，數據治理是企業發展到一定階段，在各類管理系統不斷增多的背景之下必然要走的一條路，也是值得每個企業去用心做的一項工作，因為數據對于現代化企業來說，越來越成為一份寶貴的無形資產，決定著企業未來的可持續發展。
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