當我們談論企業數位轉型，就像是烹飪一道美味佳餚一般，數據治理便是最初的步驟。想像一下，若你在料理前不先對食材進行適當的處理，最後所呈現的菜餚也難免失色。同理，若企業在數位轉型之路上忽視了數據治理，結局也將只能是垃圾進垃圾出，無法得到理想中的成果。

數據治理的目的在於保證數據的品質、可靠性和完整性，就像在烹飪過程中尋求最佳食材一般。若缺乏這個步驟，便會浪費許多寶貴的時間、生命力以及金錢，最終讓企業感受到數位轉型帶來的災難。

當企業在迎接數位轉型的挑戰時，應當將數據治理視為起手式，就如同廚師在烹調一道美味菜餚之前所做的精心準備。只有確保數據的品質和可靠性，才能保證數位轉型的成功，並讓企業獲得預期的成果。

而數據治理評估方法，則是對企業數據治理的評估，將是下一步的數據治理方案成功實施的關鍵輸入。

1 數據治理成熟度評估模型

評估企業的數據治理成熟度可分為五個階段，每階段的業務能力與系統能力都有相應的特點：

1.1 第一級：初始階段

• 業務能力：

  • 各業務線獨立管理
  • 滿足基本的業務辦理
  • 反映局部的業務現象
  • 風險點零散管理

• 系統能力

  • 數據：結構化的內容、靜態的
  • 整合：無連結的、孤立的、非整合的方案
  • 應用系統：孤立的模組、依賴於特定應用系統
  • 基礎架構：複雜、關係混亂、特定平臺的

1.2 第二級：基本管理

• 業務能力：

  • 業務線間部分交叉
  • 有一定的業務協調
  • 不同的業務辦理基準
  • 業務資訊共用度較差
  • 多種版本的真實情況

• 系統能力：

  • 數據：結構化的內容、有組織的
  • 整合：有部分的整合、孤立的情況依然存在
  • 應用系統：基於元件的應用系統
  • 基礎架構：層級式的架構、特定平臺的

1.3 第三級：主動管理

• 業務能力

  • 全企業的集中管理
  • 業務交叉達到一定程度
  • 業務流程趨於全行化
  • 較全面的績效管理策略
  • 唯一版本的真實情況

• 系統能力

  • 數據：基於標準的、結構化的、以及部分非結構化的
  • 整合：孤立系統的整合、資訊的虛擬化
  • 應用系統：基於服務的
  • 基礎架構：元件式的、SOA逐步浮現、特定平臺的

1.4 第四級：量化管理

• 業務能力

  • 企業策略導向的管理
  • 全企業業務高度統一
  • 資訊激發的流程創新
  • 以績效激勵為目的的績效考核

• 系統能力

  • 數據：無縫連結並且共用的、資訊和流程分離、結構化和非結構化資訊完全整合
  • 整合：資訊作為一種隨時可用的服務
  • 應用系統：流程透過各式服務而整合；
  • 基礎架構：有隨時還原能力的SOA、不限於特定技術的

1.5 第五級：持續優化

• 業務能力

  • 貫通企業內外的有彈性、具適應力的業務環境
  • 策略業務創新的促進能力
  • 企業績效和運營的優化
  • 策略洞察力

• 系統能力

  • 數據：所有相關的內部及外部資訊無縫連結並且共用的、新增的資訊很容易加入
  • 整合：虛擬化的資訊服務
  • 應用系統：動態的應用系統組合
  • 基礎架構：動態的、可重新配置的、偵測和回應

數據治理成熟度評估方案的設計從以上5個階段的特性，分別建立不同維度的評估模型。

2 數據治理現狀評估流程

數據治理評估將對企業的數據治理現狀進行調查研究。結合數據治理架構和行業最佳實踐，並在不同階段下實行特色化的評估模型，以保證對企業數據治理現狀的調查研究和診斷的科學性和全面性。

數據治理現狀評估的工作流程如下：

1. 調查研究提綱準備
2. 現況調查研究與分析
3. 調查研究評估結果獲得

並根據業務優先順序分析理論，對數據標準管理進行全面診斷，為後續建立數據標準管理體系提供輸入。

2.1 數據品質評估

評估過程需要針對這五個領域下的評估要素，結合企業的業務現狀，建立評估指標體系：

1. 保證誠信。在收集、處理和公佈數據方面嚴格遵守客觀性原則。
2. 方法健全性。統計的方法論基礎遵循國際公認的標準、指南或良好做法。
3. 準確性和可靠性。來源數據和統計技術是健全的，而且產出的數據能夠充分反映實際情況。
4. 適用性。數據具有恰當的頻率和及時性，並遵循一個可預測的修正政策。
5. 可獲得性。數據和數據詮釋容易獲得，並對用戶提供適當的幫助。

2.2 元數據評估

結合企業元數據管理現狀，以及行業最佳實踐，我們建議可以從元數據來源層、管理層、應用層三個不同的維度對元數據管理情況進行評估

2.3 數據治理評估反饋

基於問卷反饋結果評估數據治理成熟度。透過此一評估流程，企業可以清晰地了解自身數據治理的成熟度，進而針對不同階段制定適切的數據治理策略，以實現數據的有效管理和應用。

3 ESG 數據治理評估實踐

當談到ESG（環境、社會、公司治理）相關整合時，我們可以將數據治理與ESG議題相結合，以幫助企業更好地理解其在可持續發展方面的成熟度和影響。

3.1 環境（Environmental）

• 能源效率管理：透過數據治理，企業可以有效監控能源消耗情況，識別節能機會，並制定相應的節能策略，以減少碳足跡。

• 碳排放監控：透過數據收集和分析，企業可以追蹤和報告碳排放情況，並採取措施來降低碳排放，符合環境保護要求。

3.2 社會（Social）

• 員工福祉與多元化：利用數據治理，企業可以審視員工滿意度、培訓和發展情況，並確保一個多元化和包容的工作環境。

• 供應鏈透明度：透過元數據評估，企業可以追蹤和評估供應鏈合規性和社會責任，確保供應商符合企業的社會價值觀。

3.3 公司治理（Governance）

• 風險管理與合規性：利用數據治理，企業可以建立有效的風險管理機制，監控遵守法規的情況，減少法律風險。

• 透明度與報告：透過數據治理，企業可以提供準確、及時的財務和非財務資訊，以確保透明度和公開報告，增強投資者信任。

這些實踐可以幫助企業直觀地了解如何將數據治理應用於ESG議題，並通過改進數據監管來實現更高的ESG成熟度，進而推動可持續發展目標的實現。

結論

綜上所述，通過數據治理評估方案，企業可以全面了解自身的數據治理狀況，找出薄弱環節，針對性地制定改進措施，推動企業數據治理向更高層次發展，實現可持續發展目標的同時，也提升了企業的整體競爭力。

接下來本系列文章將試著介紹 Data Governance & ESG。並意圖激發您在數據治理和ESG領域的參與，並為您描繪出一幅企業未來的藍圖，一個充滿機遇和成就的未來。本文章內容採生成式人工智慧共編形式，並不定期更新內容 😊歡迎IT領域的夥伴來交朋友，留言指教😊