「数据治理」项目实施，抓好这5个环节！

 中国企业数据治理联盟（www.chinaedg.com/）

随着企业信息化建设的深入开展，信息系统间的数据集成与交互成为企业发展常态，在此过程中企业基础数据混乱问题集中显现，数据问题已严重制约了企业相关业务的开展，基于此，诸多企业着手启动了信息分类与编码工作。本文将结合以往工作经验，站在企业开展信息分类与编码项目建设的角度，总结项目立项、标准建设、数据整理、系统建设、集成应用等五个环节中的工作内容及注意事项，希望能为正在开展和即将要开展信息分类与编码项目的企业提供参考与借鉴

项目立项——有“法”可鉴

一个好的开始，是成功的一半，在项目立项阶段需要企业做充分的论证与调研分析，明确项目目标与主线，做好项目参与人员的培训工作，保证知识储备，除此之外，为了做好项目立项工作，开展信息分类与编码项目时还需关注如下几点注意事项：

重规划 信息分类与编码项目是企业的一项基础性工作，涉及部门和员工众多，需要做好顶层规划，划清工作界线，有所为，有所不为，注重项目落地与工作的时效性。

广调研 在开展信息分类与编码项目之前，需要企业项目组成员在行业内外做广泛的调研工作，参考行业内外成功与失败的案例，对标业内同类型性企业项目开展情况，找准自身定位，切勿跟风盲从。

深自查 由于业务、环境及发展水平的不同，每个企业都有自身鲜明的特点，在项目立项阶段，企业需要做好自身的IT普查及数据普查工作，从而对信息系统使用情况、系统集成、数据现状等几个方面的现状有清楚认知，为后续工作开展提供便利。

标准建设——有“法”可依

标准先行，有“法”可依。在开展信息分类与编码工作时，制定相关的数据标准是基础工作，通过制定数据标准，能够明确信息分类与编码的工作范围、工作内容和工作目标；基础数据标准包括基础数据的元数据标准，分类与编码标准及数据规范。

元数据（Metadate）通常被定义为“关于数据的数据”，即元数据是用来描述数据本身的内容特征和其他特征的数据。在制定航空企业的元数据标准时，应确定元数据的业务背景及其对象类，并在此基础上确定元数据的中文名称、英文名称、数据类型、值域、约束条件、标识符等信息，保证数据描述层的统一。以材料为例，在创建材料的元数据索引时，可参考表

材料共有属性元数据索引

信息分类与编码标准是在元数据标准之上，针对信息系统中各类对象本质特征进行描述的一类信息交换标准。此类标准也是在信息化集成中，信息分类与编码和规范化工作的直接指导标准。编制时，应考虑航空企业自身对物料的分类习惯，结合企业现行分类习惯，编制“信息分类物品描述表达规范”系列标准，该系列标准应覆盖涉及企业生产的标准件、材料、电子元器件、零组件、外购成件、易耗品及工具工装等物料。表2所示为某企业“信息分类物品描述表达规范”系列标准示例。

信息分类编码标准示例

标准建设环节中需要把握如下几个原则：

体系全 企业在搭建信息分类与编码标准体系时，要尽量涵盖产品设计、工艺、生产、试验、采购等各个业务环节，确保体系的完整性；

急先行 在保证整个信息分类与编码标准体系完整性的前提下，需结合企业业务实际，依据“急需先行”的原则，开展信息分类与编码标准的编制工作。

重应用 在企业建设自身标准时，应参考GB、GJB、ISO、行标等顶层标准，以企业现状为基础，以标准编制为手段，以标准实施应用为重点，切实保证标准服务于业务。

数据整理——有“法”必依

标准即数据整理过程中的“法”和依据。

数据整理是信息分类与编码工作的核心，依据制定的标准对现有信息系统中数据进行清洗、编码，形成规范的基础数据代码库，进而为信息系统的集成提供必备的数据基础。

数据规范化整理是按照制定的标准对基础数据进行处理的过程，同时也是信息分类与编码的关键环节，其一般工作步骤如下：

数据整理环节需要注意如下几点：

选人员 选取业务水平高、责任心强的人员，避免人为因素出现数据问题；

严把关 加强数据整理过程的管控，通过多轮次提交、审核、修改不断迭代，严格控制数据质量，避免“脏数据”进入系统；

定制机 应该注意到数据整理是一个长期的工作，并不能一蹴而就，需要将数据质量把控作为一种长效的工作机制，从源头保证数据质量。

系统建设——执“法”必严

信息编码管理系统为执“法”者，即标准的落地实施平台。

信息编码管理系统是信息分类与编码工作的平台，实现规范化、标准化基础数据的统一管理，并将数据的申请、审核、发布及变更等流程在信息编码管理系统中固化，形成一套基础数据管理与运行机制。同时，依据标准规范和赋码规则对新增数据进行严格校验、查重，保证数据的准确性和唯一性，通过信息编码管理系统的建设提升基础数据的质量。

集成应用——守“法”必成

企业各信息系统间集成守“法”，即遵从一套标准对基础数据进行描述和表达，同时，各系统间集成时，将信息编码管理系统中的基础数据作为唯一数据源。

数据集成是信息分类与编码工作的试验田，信息分类与编码工作做的到位，这块试验田便会开花结果，表现在基础数据质量的提高，各业务系统数据交互顺畅，需要投入的人力、物力、运维成本低，并能形成一个长效的机制，假以时日，企业便会积累大量规范化的数据，为企业向数字化转型提供基础。反之，则一团乱麻，业务系统集成困难，企业信息“孤岛”长久存在。

结束语

随着企业信息化技术的发展，数据即资产的观点逐渐被广泛接受，制定基础数据标准、开展基础数据治理、建设信息编码管理系统等工作将会成为我们每个企业都需要面对的 “必修课”。企业应提高对信息分类与编码工作的重视程度，提前布局并着手开展相关工作，提高数据质量。同时，高质量的企业基础数据，势必会在企业向数字化、智能化转型过程中发挥不可替代的作用。

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