数字经济时代，企业数字化转型进入深水区，越来越多企业将数据视为核心资产，加快数字化转型的战略部署。

袋鼠云资深副总裁俞天宝分享了对数字化企业的独特理解和定义，并对数字化转型面临的困难做了深入分析，为如何解决数据壁垒、部门壁垒、跨区域、跨部门、跨系统、跨业务等的庞大而复杂工程提供了方法论与解决方案。

袋鼠云资深副总裁 俞天宝

俞天宝认为：很多数据中台失败的前提是，没有定义清楚先后。物有本末，事有始终，知其先后，近乎道矣。我们认为数字化企业是以数据为中心的，通过数据驱动业务发展、管理协同和运营的组织。数字化企业不仅要内部数字化，也要实现外部数字化，体现在以下方面：

• 产业链整合：与外部设计师团队、外部基地、外部工厂，共建平台，共享利益；

• 跨业合作：包括商圈合作、生态合作、线上线下合作，以及与银行、保险公司、投资公司等金融服务商合作；

• 下游数字化能力：与品牌商实现数字化数据交换

• 合作伙伴：与第三方支付、渠道等合作伙伴的战略性合作

数字化转型迫在眉睫，但是都涉及到现有信息化水平，现有数据壁垒，部门壁垒，甚至是跨区域、跨部门、跨系统、跨业务的庞大而复杂工程，政府与企业都面临着不小的困难与问题， “不会转”、“不敢转”、 “不能转”已经成为阻碍数字化转型工作的重大障碍。数字化建设容易，用起来难。

现在，数据中台项目在增多，企业也意识到要建设数据中台来打通数据，但是如果没有数据治理和管理，难免重蹈重复开发、重复建设的覆辙。数据中台是一个水到渠成的结果，企业不能将其作为一开始就设置的目标。即使作为目标，也要理解先后顺序——数据治理是第一步，需要先行。

数据治理是不断提高业务数据质量，增强数据可信度，减少错漏的过程。数据治理不是简单的优化提效，而是关乎企业发展的关键。因此，我们将数据治理落地思路大致归纳为以下几点：

数据战略——确保先进性和可持续性

企业需首先开展数据战路规划，明确数据治理的整体策路与方向，才能保障数据战略目标的可执行性与可落地性。

数据治理框架——确保执行统一和流畅

包含了数据管理组织架构、数据制度政策、以及数据管理流程。企业需落实数据管理职责，明确各部门的职责分工和协作机制，完善数据制度体系有效覆盖数据需求管理、认责管理、标准管理、质量管理等多个方面，并开展数据的全生命周期管理。

数据资产——确保过程高效有价值

从企业现有业务系统和数据出发，盘点数据资产，明确 “要什么”“有什么” 和“在哪里”三个问题，形成企业数据资产矿机和数据资产目录，建立全面覆盖的企业级数据资产地图。

数据中台——确保有管理工具和平台使数据价值可以应用

目前大多数企业的系统建设以“烟囱式”为主，各个系统独立支撑业务，仅在功能层面有少许交互。未能形成统一的数据汇总与整合平台，导致各个系统间的数据壁垒严重，数据价值无法释放价值。因此企业在引入数据治理工具的同时，也应考虑对数据架构进行优化，例如通过数据中台，打破数据壁垒，实现数据互通与共享

作为行业领先的数字化基础设施服务商，袋鼠云积累了大量的行业及项目经验，能够覆盖客户在“数据资产——数字基建——数智场景”全方位的数字化需求，同时以“存、通、管、用”的产品体系为客户提供完整的能力和服务。

袋鼠云数栈DTinsight作为独立第三方大数据平台产品，具备云原生、信创兼容、湖仓一体、批流一体、金融级安全、多集群兼容及跨云能力等特点，可轻松解决企业数据的“存”、“通”、“管”、“用”的难题，为企业构建全域数据共享中心，提升数据服务力，提高数据共享力，让一切业务数据化，让一切数据业务化。

目前，袋鼠云已经为国家电网、国贸股份、建发集团、岭南集团、宁波舟山港、上汽集团、象屿集团、中航工业、中国船舶、中国商飞等几十家大型集团企业提供大数据开发与治理解决方案，助力客户加速数字化变革，抢占数字经济发展高地。

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