解锁制造业增长新密码:数据治理
制造业数据:被忽视的宝藏
随着信息技术的飞速发展,制造业正经历着深刻的变革。数据,这个曾经被忽视的要素,如今已悄然成为制造业发展的核心资产,宛如一座被深埋的宝藏,等待着企业去挖掘和利用。在制造业的各个环节,从产品设计、原料采购、生产制造,到物流运输、销售及售后服务,数据如同一根无形的线,贯穿始终。产品设计阶段,设计师们依靠大量的市场数据、用户反馈数据,来把握消费者的需求和喜好,从而设计出更具竞争力的产品;生产制造过程中,设备传感器实时采集的数据,能反映设备的运行状态、生产效率等信息,帮助企业及时发现生产中的问题,优化生产流程 。毫不夸张地说,数据已经成为制造业决策的基石,其质量和完整性直接关系到企业的运营效率和市场竞争力。
面对制造业数据治理的重重挑战,企业不能坐以待毙,而是需要积极探索有效的破局之策,通过一系列科学合理的措施,挖掘数据价值,提升企业的核心竞争力。
(一)明确目标,有的放矢
制造业企业应紧密结合自身的战略规划和业务需求,明确数据治理的目标。这一目标犹如航海中的灯塔,为数据治理工作指明方向。若企业期望提高生产效率,降低生产成本,那么数据治理的目标就可以设定为通过对生产数据的深度分析,找出生产流程中的瓶颈环节,优化生产调度,实现资源的高效配置。
(二)完善机制,保驾护航
建立健全的数据治理制度规范和组织架构是数据治理工作有序推进的重要保障。企业应制定完善的数据治理政策和制度,涵盖数据的采集、存储、使用、共享和销毁等各个环节的详细规定。明确数据所有者、管理者和使用者的职责和权限,避免职责不清导致的数据管理混乱。建立数据质量评估和考核机制,对数据质量进行量化评估,将数据质量指标纳入相关部门和人员的绩效考核体系,激励员工积极参与数据治理工作,确保数据治理工作有章可循。在组织架构方面,成立专门的数据治理团队,团队成员包括数据管理员、数据分析师、业务专家和技术人员等,不同成员发挥各自的专业优势,共同推动数据治理策略的实施。
(三)提升质量,去伪存真
数据质量是数据治理的核心,直接影响数据的价值和应用效果。企业应采用数据清洗、验证、整合和监控等手段,提高数据的准确性、完整性和一致性。利用数据清洗工具,去除重复、错误和无效的数据,如在处理客户数据时,通过数据清洗工具可以发现并纠正重复录入的客户信息,以及格式错误的电话号码、地址等;通过数据验证,确保输入数据的有效性,比如对生产数据中的关键指标设置合理的取值范围,当输入数据超出范围时进行提示和纠正 。建立数据质量评估指标体系,从数据的准确性、完整性、一致性、及时性等多个维度对数据质量进行持续监测和改进,及时发现数据质量问题并采取相应的措施加以解决。
(四)保障安全,严守防线
在数据安全至关重要的当下,制造业企业必须采取一系列有效措施,保障数据的安全性和合规性。采用加密技术,对敏感数据进行加密存储和传输,防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改,如对产品设计图纸、客户信息等敏感数据进行加密处理,即使数据被非法获取,没有解密密钥也无法查看其中的内容 。实施访问控制,根据员工的职责和工作需要,为其分配最小化的访问权限,确保只有经过授权的人员才能访问特定的数据,避免内部人员违规操作导致的数据泄露。建立数据备份和恢复机制,定期对重要数据进行备份,并将备份数据存储在异地,以防止因自然灾害、硬件故障等原因导致数据丢失,当数据出现丢失或损坏时,能够迅速恢复数据,保障企业的正常运营。
(五)培养人才,注入活力
数据治理工作的顺利开展离不开专业人才的支持,制造业企业应加大对数据治理人才的培养和引进力度。一方面,加大对现有员工的数据素养和技能培训力度,通过内部培训课程、在线学习平台、实践项目等多种方式,提升员工对数据的理解和运用能力,使员工掌握数据分析、数据挖掘、数据可视化等基本技能,能够在日常工作中更好地运用数据进行决策和问题解决 。另一方面,积极引进既懂制造业业务又懂数据治理的复合型人才,这些人才能够将数据治理理念和技术与制造业的实际业务需求相结合,为企业的数据治理工作带来新的思路和方法。
(六)创新文化,数据驱动
培养员工的数据意识,营造数据驱动的企业文化,是制造业数据治理的重要内容。企业应通过培训、宣传等方式,让员工充分认识到数据的价值和重要性,鼓励员工在日常工作中基于数据进行决策。定期举办数据分析培训课程,邀请行业专家和内部数据分析师分享数据分析的方法和技巧,以及成功的数据驱动决策案例,让员工了解如何通过数据分析发现问题、解决问题,提升工作效率和质量 。建立数据共享平台,打破部门之间的数据壁垒,促进数据的流通和共享,使员工能够方便地获取和使用所需的数据。在企业内部形成以数据为依据、以数据为驱动的工作氛围,让数据成为企业决策的重要支撑,推动企业的创新发展。
