信息系统的建设方式有哪些（建设了那么多信息系统）
信息系统的建设方式有哪些（建设了那么多信息系统）什么样的数据叫好数据？什么样的数据叫垃圾数据？对于数据质量来讲，业务需求不同，对数据的要求也不一样，而企业没有对数据的质量进行统一的规则定义，这导致了各部门对数据质量问题的互相推诿。企业持续对业务进行信息化投入，那么多系统，系统与系统之间必然会存在很多共用的数据，但没有一套适用于企业范围内的数据标准来统一这些数据的规范，这导致了系统建设时的数据设计各自为政，在系统集成时困难重重，问题不断。这家企业已经实现了信息化，根据国资委的要求和企业自身的战略规划，他们今年要开始向数字化、智能化方向发展。企业前期建设了那么多系统，积累了那么多数据，一定要想办法用起来，所以，今年计划投资建设“运营管理驾驶舱”，在作项目认证和系统前期设计的过程中，数据的问题就逐渐暴露出来了。由于企业前期上马主数据项目时，未对源头数据进行数据质量的相关治理工作，导致“垃圾”数据从源头流入主数据管理系统，然后通过该系统分发到各
近期一家央企找到我（以前给他们做过数字化转型的顶层规划），他们今年计划建设数据分析与运营指挥中心，但在项目论证过程中发现现有信息系统的数据很成问题，根本无法支撑起数据分析与应用的需求。
现状这家大型企业已经连续进行信息化建设十多年，仅去年在信息化方面的投入就过亿，投资那么大，当然建设成果斐然。
现在，企业绝大部分的业务都在线上跑，离开信息化系统，企业寸步难行。
企业已经实现了业务的信息化。去年，企业的信息系统出了问题，导致了所有业务停摆，企业只能放假。
这家企业已经实现了信息化，根据国资委的要求和企业自身的战略规划，他们今年要开始向数字化、智能化方向发展。
企业前期建设了那么多系统，积累了那么多数据，一定要想办法用起来，所以，今年计划投资建设“运营管理驾驶舱”，在作项目认证和系统前期设计的过程中，数据的问题就逐渐暴露出来了。
- 1、主数据问题
由于企业前期上马主数据项目时，未对源头数据进行数据质量的相关治理工作，导致“垃圾”数据从源头流入主数据管理系统，然后通过该系统分发到各个专业信息系统。
- 2、数据标准问题
企业持续对业务进行信息化投入，那么多系统，系统与系统之间必然会存在很多共用的数据，但没有一套适用于企业范围内的数据标准来统一这些数据的规范，这导致了系统建设时的数据设计各自为政，在系统集成时困难重重，问题不断。
- 3、数据质量规则
什么样的数据叫好数据？什么样的数据叫垃圾数据？对于数据质量来讲，业务需求不同，对数据的要求也不一样，而企业没有对数据的质量进行统一的规则定义，这导致了各部门对数据质量问题的互相推诿。
- 4、管理职责不清
业务部门认为与信息相关、与数据相关的所有问题都是信息化部门的事，数据质量问题就是应该由信息化部门来解决的，而信息化部门认为在数据流转过程中的问题确实是自己的事，但数据的业务定义和数据录入错误这些问题，应该是业务部门自己的事。
数据管理职责的不清晰，导致了数据管理行为的混乱，大家都在抱怨，而没有行动。
我呆在企业调研了4天，与信息化部门、业务部门和企业高层进行了一系列交流，并给他们进行了一次面向企业中高层的数字化及数据管理的培训。
我告诉企业，要想实现对数据的深度应用这一战略目标，其必备的基础条件就是数据质量必须要好，而要实现数据质量的提升，在现阶段，就必须在全企业范围内开展数据治理工作。
通过数据治理，明确企业数据管理的现状和目标，搭建自上向下贯穿整个企业的数据管理组织架构，制定数据全生命周期管理相关的制度与流程，建设适合企业数据管理的技术体系，通过对这一系列工作的有效执行，数据质量自然而然就提升上去了。
——————————————
ThinkSum﹒ 数字化战线的老兵
欢迎就数字化领域的话题一起沟通交流
