为什么要做数据治理、企业应该如何做?

数据治理的核心工作是什么，最终要达到什么样的目标?

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2024年2月29日，在由ENI经济和信息化网与戴尔科技集团联合主办的“破解场景落地难题，实现数据价值落地”CIO直播间，昕诺飞(中国)投资有限公司数字化负责人王益民结合企业数字化转型过程中数据分析的相关挑战以及数据治理体系、主数据管理等相关内容做了深入分享。戴尔科技集团售前系统工程部制造行业首席技术官林帆则结合实际案例和场景，为大家分享创新数字技术在企业数字化转型及降本增效实践中的价值和作用。

数据治理的核心工作是“在企业的数据建设进程中，保障企业的数据资产得到正确有效地管理。”昕诺飞(中国)投资有限公司数字化负责人王益民在主题为“企业数字化转型的数据治理概述”中，围绕企业为什么要做数据治理，企业应该如何治理，最终要达到什么样的目标做了分享。

王益民介绍道，数据治理是一项战略计划，良好的数据治理不仅旨在保护数据，而且旨在寻找为企业创造数据价值的新方法，其目标是运营合规、风险可控、价值创造。在提到从数据采集，数据管理到数据应用的全流程监管的数据治理体系时，王益民提到关键数据资产要有清晰的业务管理责任;IT建设有稳定的原则和依据;作业人员有规范的流程和指导;当面临争议时，有裁决机构和升级处理机制;治理过程所需的人才、组织、预算有充足的保障。

工欲善其事，必先利其器。在以主题为“戴尔科技助力企业数字化转型和降本增效实践”的演讲中，戴尔科技集团大中华区售前系统工程部制造业首席技术官林帆以汽车配件超级工厂为引，介绍了戴尔科技集团数字化工厂与AI大数据平台的打造能力，并分享了戴尔科技集团极致大数据平台 IT 整合架构。

并通过Dell笔记本 Latitude A cover组装线、厦门戴尔工厂、凯傲集团林德叉车新智能工厂项目等6个案例的分享，展现了戴尔科技集团企业数智能工厂建设及降本增效实践中的价值和作用。在介绍Dell笔记本 Latitude A cover组装线时，林帆介绍道，TRIVISION AI模型，可以筛查十大类常见缺陷，并告知缺陷类别和位置以及可能成因,并继续学习新缺陷。成效上，该环节的良品率 yield rate提升了10%+，漏杀率missing rate(把不良品误判为良品) 从0.5%降低到0.3%;过杀率overkill rate(把良品判为不良) 从5 %下降到了3%。

超过200位成长型企业数字化负责人参与了活动，并就企业数据治理相关问题与直播嘉宾进行了互动交流。