数据需要匹配业务,加速组织数字化转型!

本文介绍微软数据管理能力提升实践

  • 微软IT愿景
  • 微软IT转型
  • 建立数据管理共识
  • 数据管理能力提升

微软IT愿景

成功:"IT新时代成功标准=速度+满意度"

  • 围绕IT产品和服务的创新
  • 实时高效的业务流程
  • 提供弹性和敏捷支撑

强调:"IT 与业务流程的一致性"

当今商业环境中,几乎任何企业都无例外均开展基于产品和服务活动,如何快速、高效管理信息,决定了企业商业活动的竞争能力。核心关键要素如下:

  • 组织结构:组织由人做出决定;
  • 关键业务流程:实现目标的业务过程;
  • IT治理:通过信息进行辅助决策;
  • 技术架构:技术加速了信息的传递。

微软IT转型

微软IT转型考虑方面有:IT战略、组织数字化能力、变革管理和IT执行力

强调:快速响应业务的IT转化和数据管理(IDM),核心工作内容包括:

  • 组织治理
  • 客户关系
  • 业务流程管理
  • 数据管理
  • 价值导向的过程化服务

通过对整个企业业务、IT、数据的一致性快速响应,匹配和对齐企业的产品、服务和完整数据视图:

  • 生成反映企业整体业务的数据战略及数据管理能力体系;
  • 设计可落地的企业数据管理模型、标准和工具集;
  • 数据驱动企业整体业务自评估、诊断和度量影响分析。

建立通识的数据管理

CMMI数据管理能力成熟度模型

  • 数据战略
  • 数据治理
  • 数据质量
  • 数据运营
  • 平台与架构
  • 保障过程组(需求管理、风险、配置管理...)

成熟度等级

数据管理能力成熟度划分为五级:

  • Level 1:数据需求以项目/临时形式局部开展管理;
  • Level 2:意识到数据管理重要性,局部开展常态化管理;
  • Level 3:数据管理被组织认为是关键的生产要素,即数据资产进行管理;
  • Level 4:数据成为组织的竞争优势,提供业务洞察和商业分析;
  • Level 5:数据作为组织竞争生存的关键要素,持续进行能力提升优化。

跨职能协同

通过业务、IT、数据跨职能团队协同,获得如下评估结果:

  • 业务优先级
  • 问题痛点
  • CMMI诊断建议

CMMI评估结论

  • 数据战略
  • 数据治理
  • 数据质量
  • 平台与架构
  • 数据运营

微软IT优先考虑业务数据需求

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通过建立企业范围内的数据管理政策、流程,提供面向数据使用者的企业范围内的数据服务,开展数据质量管理规程,持续提升数据质量。

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将实现业务与IT的持续改进,优化数据访问,提高数据使用者效率,减少数据清洗和修复成本。

数据管理能力演进提升

数据管理能力提升规划

  • 战略:关注满足业务战略目标的数据愿景共识;
  • 质量:反映业务价值核心的数据质量基线;
  • 实施:采取数据标准重新定义业务流程关键数据设计与实现;
  • 治理:数据治理体系。

数据管理能力速赢策略

数据管理委员会(统一治理)

通过匹配业务战略需求,保证IT与业务的一致性,数据管理委员会纳入IT治理层,统筹协调相关工作流程。

经验总结

  • 数据管理是支撑企业商业价值(产品和服务)的有效支柱;
  • 数据管理成熟度模型是企业数据管理能力演进提升的关键工具;
  • 业务、IT和数据跨职能团队的积极参与是成功的关键;
  • 员工数据管理培训是对数据的重要性和数据管理变革影响的最好投资。
  • 构建企业数字化转型优势!