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企业数据治理现状调查报告
发布时间:2021-02-25 10:04:49

  一、调查地域分析:

 

我们对所有567份调查问卷的地域来源进行统计分析,本次调研问卷地域分布前五名的是:广东,北京,河北,河南,山东。我们的大部分需求企业也集中在一二线城市,所以调查问卷触达率较高。 

 

二、调查目标人群分析:

 

本次调研问卷触达人群职务及所在企业部门统计信息如下:

所在部门集中在:业务部门、市场销售部门、IT技术部门

 

所担任职务:多数为部门负责人

 

三、调查问题分析:

 

1、您所在的行业?

 

选项

小计

比例

银行

167

29.45%

证券

115

20.28%

能源

90

15.87%

房地产

74

13.05%

汽车

37

6.53%

通讯

50

8.82%

其他

34

6%

关键词:银行、证券

参与本次调查问卷活动的用户所在行业,银行业用户最多,位居第二的是证券业。数据治理开展早的传统行业如金融、通信运营商等,近几年基于国家政策导向和监管合规的要求,开始重返数据治理

 

 2、您企业的数据现状如何?

选项

小计

比例

信息化建设已有成果,尚未开展大数据建设

178

31.39%

已经开展大数据平台建设,但是建设中遇到困难

284

50.09%

数据建设取得一定成果,希望通过开展内外部数据服务

105

18.52%

关键词:困难重重

大部分企业都处在已经开展大数据平台建设阶段,也都意识到企业应该逐步完善数据治理工作,顺应现代化企业发展需求,响应国家“十四五规划”关于建设完善企业数字化转型的要求。但在数据建设过程中企业仍然面临困难。企业在数据治理之路上困难重重。

 

3您的企业2021年是否规划数字化转型?

关键词:在路上

顺应趋势大部分企业都已经走在了数字化转型的路上。也有部分企业还未开始数字化转型。而无数字化转型需求的企业比例最小,在大环境驱动下企业都开始进行数字化转型工作了。

 

4您的企业数字化转型目标或意义?

关键词:外部政策导向

银行、证券业,受到外部政策压力,对于数字化转型工作表现比较积极。“降本增效”排在第二位,大部分企业对数字化转型能够为企业带来的价值都有了基本了解。

 

52021年是国家十四五规划的开篇之年,您的企业做了哪些大数据方面的十四五规划?

 

选项

小计

比例

数据资产

316

55.73%

数据治理

352

62.08%

大数据中心建设

363

64.02%

数据应用

202

35.63%

其他

6

1.06%

关键词:数据中心建设、数据治理

企业在数据规划中主要集中在:大数据平台建设和数据治理两个方面。企业现阶段数据治理工作大部分处于初期阶段。

 

6您的公司2021年数据治理年度规划包含哪些任务和目标?

 

选项

小计

比例

数据战略管理

178

31.39%

数据资产管理

298

52.56%

数据架构管理

276

48.68%

数据应用管理

259

45.68%

数据安全管理

238

41.98%

数据质量管理

176

31.04%

数据标准管理

143

25.22%

数据生存周期管理

104

18.34%

数据管理能力成熟度评估

66

11.64%

暂时还没有相关数据治理的项目

16

2.82%

关键词:资产、架构、应用

数据治理年度目标排名前三的为:数据资产、数据架构、数据应用。2021年可以加强关注以上三点的咨询服务工作升级,贴合企业实际需求。

 

7您企业是否开展数据治理工作,或者说您的企业是否有专门数据治理部门?

选项

小计

比例

没有开展数据治理工作

68

11.99%

有开展数据治理工作,没有专门数据治理部门

360

63.49%

有开展数据治理工作,有专门数据治理部门

139

24.51%

关键词:大干快上,后劲疲软

企业面对数据治理工作,常常在企业内部临时组件团队,团队成员大多是身兼数职搞数据治理工作,缺乏专业性,导致数据治理工作反复做但没有效果。反映出企业面对数据治理工作的常态。

 

8您的企业数据治理工作处在哪个阶段?

 

选项

小计

比例

正在推进数据治理工作,希望提升业务系统数据质量,实现业务协同及数据应用,但还没有成果

198

34.92%

已经开展大数据平台建设,但是建设中遇到困难,希望通过数据治理解决数据相关问题。

216

38.1%

具备数据应用、数据分析能力,正通过对外数据合作提高数据价值。希望通过数据治理项目,明确数据开放和共享管理机制,保障合作各方利益。

153

26.98%

关键词:积极行动、难有成效

受到外部环境的影响大部分企业积极响应,迅速进入到了建设大数据平台的过程中,但由于缺乏专业理论与实践经验,数据治理难有成效。

 

9您的企业在业务部门或IT部门是否有相应的角色来承担数据管理责任?

 

选项

小计

比例

各个部门都没有承担数据管理责任的角色

90

15.87%

仅在IT部门有相应的角色(如数据质量管理等)

196

34.57%

在全企业部分业务部门IT部门等设立了相应角色,但数据管理责任未明晰

166

29.28%

在全企业各部门都设立相应角色,明确角色的职责,已全企业级数据管理组织体系

115

20.28%

关键词:IT的锅

企业仍然将数据责任完全由技术部门承担,技术部门既是数据规则的制定者,也是管理者。实际造成数据与业务脱节,部门间协同性低。

 

10您的企业是否已经采购或者部署数据治理工具产品,采购产品有哪些?

关键词:数据安全受到重视

 

11现阶段您的企业数据治理有哪些困难和问题? 

 

选项

小计

比例

对企业的整体数据脉络和分布情况无法掌握

203

35.8%

各业务系统的数据质量不可控

256

45.15%

缺乏统一的数据服务

249

43.92%

缺乏统一数据模型管理规范,数据模型与实际不符

283

49.91%

缺乏统一数据标准,无法实现数据融合

212

37.39%

源端系统数据质量问题严重

148

26.1%

缺乏专业的数据管理机制

123

21.69%

缺乏保障安全的相关策略

91

16.05%

不知道如何处理数据共享中关于数据合成,传输,分发等问题

45

7.94%

其他

4

0.71%

关键词:缺乏统一

可以反映出企业数据治理面临最多的问题基于“缺乏统一”。制定统一标准是企业数据治理工作的重中之重。

 

12您个人是否有需要参与外部专业学习的需求?

 

选项

小计

比例

有需求,但没有参与定期培训,未形成系统的数据治理学习计划

195

34.39%

有需求,有定期培训,但缺乏学习目标,未形成系统性学习计划

239

42.15%

有需求,有定期培训,并已经形成系统性学习计划

128

22.57%

没有学习需求

5

0.88%

 

13您的企业是否需要专业数据治理培训?

关键词:个人缺乏学习目标、企业重视内部培训

以上两题反映出,数据从业者对提升自身专业能力意愿很强,但大多数缺乏学习目标,学习内容没有体系,不能形成有计划的系统性学习。企业比较注重内部培训,也希望为企业内部数据治理员工进行专业系统的培训指导。

 

14您的企业针对数据治理更需要哪类咨询方式? 

 

选项

小计

比例

对企业内部开展全域数据治理理论培训,同时对企业的全域数据治理进行咨询服务

207

36.51%

只对企业内部数据治理人员进行理论培训,其他不需要

193

34.04%

只针对企业数据治理某些专项需求做咨询服务,其他不需要

113

19.93%

针对企业实际问题做定制化微咨询服务,快速,强调业务价值

46

8.11%

其他需求

8

1.41%

关键词:数据治理咨询+企业内训

企业内训需求高,企业希望在针对数据治理需求提供解决方案及咨询服务的同时,能够为企业内部数据治理从业员工进行专业培训,以帮助企业能够顺利建立自己的数据治理团队。还有一些企业希望通过内训的形式逐步开展数据治理咨询工作,也体现出企业对内部培训的重视。

 

四、调查总结:

1、业务部门作为牵头部门开展数据治理工作的企业越来越多,这跟我们之前一直强调业务部门参与数据治理工作的重要性是一脉相承的。当前趋势是,各行业数据治理工作已经到了彰显业务价值、体现治理效果的阶段,业务部门的介入和主导是大势所趋。

 

2、数据治理开展早的传统行业如金融、通信运营商等,近几年基于国家政策导向和监管合规的要求,开始重返数据治理;能源、房地产、汽车等行业借助数字化转型的浪潮,奋起直追,大有后来者居上的势头。

 

3、大多数企业的大数据中心依然在建设和完善过程中,基于大数据中心实现数据应用的“百花齐放”还有很长的路要走。同时,大数据中心仍旧是数据治理主战场,仍旧是开展数据资产管理、数据标准落地、数据质量提升、数据应用和增值的主要载体和抓手。

 

4、从宏观各行业来讲,尽管企业越来越重视数据治理工作,但是设置专职数据治理部门和专职数据治理岗位的企业仍在少数,大多数的企业还都停留在兼职部门和岗位层面;从金融、通信、能源等数据治理开展相对成熟的行业来讲,大多数企业都已经设置数据治理(数据资产管理)的专职部门和岗位,而且越是数据治理成熟的企业,专职部门越是靠近业务侧,且专职部门级别越高。

 

 

5、数据资产目录、数据安全管理和数据认责管理,是近几年数据治理领域的新宠,相较于传统的元数据管理、数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理,更容易获得资金预算和项目的支撑。

 

 

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