摘要：在数字经济时代，数据已成为企业的核心资产，但数据难治理却成为多数企业数字化转型的共性难题。从数据采集到应用的全链路中，各类问题交织导致数据质量低下、价值难以释放，不少企业投入大量资源却收效甚微，数据治理陷入投入大、周期长、效果差的困境。

在数字经济时代，数据已成为企业的核心资产，但数据难治理却成为多数企业数字化转型的共性难题。从数据采集到应用的全链路中，各类问题交织导致数据质量低下、价值难以释放，不少企业投入大量资源却收效甚微，数据治理陷入投入大、周期长、效果差的困境。

数据治理的难度并非单一因素造成，而是源头管理、标准体系、流程机制、技术支撑等多维度问题的集中爆发。这些问题相互关联、层层叠加，从源头埋下隐患，在流转中放大矛盾，最终导致数据治理陷入僵局。唯有精准识别这些核心痛点，找到系统性的解决方案，才能让数据真正成为驱动企业发展的优质资产。

源头乱象是数据治理的先天隐患。多源异构的系统环境形成数据整合的天然壁垒，规范缺失导致原始数据质量堪忧，质量失控让问题数据直接流入业务系统。这三大问题从数据产生的源头阻碍了治理工作的推进，后续即便投入大量资源整改，也难以从根本上解决数据质量问题，成为数据治理的基础梗阻。

1.多源异构

企业在长期发展中，会逐步引入ERP、CRM、设备管理系统、第三方业务平台等各类应用，这些系统来自不同供应商，采用差异化的技术架构。数据存储格式呈现多样化，有的以JSON、XML等结构化格式存储，有的以Excel、PDF等半结构化或非结构化格式沉淀；传输协议也各不相同，涵盖HTTP、SOAP、OPCUA等多种类型。这种多源异构的现状，让数据分散在各个系统中形成数据烟囱，跨系统、跨源头的数据整合需要针对不同格式和协议进行反复适配开发，不仅耗时耗力，还容易出现数据传输失真、整合不完整等问题，成为数据治理的第一道难关。

2.规范缺失

数据采集环节缺乏统一的标准流程与校验规则，是导致脏数据产生的核心原因。在人工录入场景中，由于没有明确的录入规范，操作人员容易出现拼写错误、格式混乱、信息遗漏等问题；在系统自动采集场景中，未明确字段映射标准，不同系统间的同一数据字段无法精准匹配，导致数据采集后出现字段错位、信息冗余等情况。这些缺乏规范约束的采集行为，让大量不合格数据直接进入业务系统，为后续的数据治理埋下巨大隐患。

3.质量失控

数据质量的管控需要事前预防+事后整改的双重保障，但多数企业在数据采集环节既无前置标准约束，也无后置清洗机制。采集前，没有明确数据的录入标准、校验规则，导致数据采集行为随意性强；采集后，缺乏对数据的自动清洗、去重、补全机制，重复数据、缺失数据、错误数据直接流入业务系统并沉淀。源头数据质量的失控，使得后续数据治理需要投入数倍成本进行整改，且整改效果往往不尽如人意，因为原始数据的错误可能已在业务流转中产生连锁反应，难以彻底修正。

体系缺失是破坏数据一致性的核心症结。主数据标准空白导致分类与命名混乱，编码规则混乱阻碍跨系统数据适配，属性定义不一影响数据有效复用。这三大问题让企业数据缺乏统一的语言体系，跨部门、跨系统的数据交互存在天然障碍，数据一致性无法保障，进而影响数据分析与决策的准确性。

1.标准空白

客户、物料、供应商等核心主数据是企业业务运行的基础，但多数企业缺乏统一的企业级主数据标准定义。各部门基于自身业务需求，自行划分主数据的分类维度、命名规则。这种标准空白导致主数据在企业内部呈现各自为战的状态，同物异码、同码异物现象普遍存在，跨部门数据调用时无法精准匹配，严重影响数据的一致性与可用性。

2.规则混乱

编码是主数据的唯一标识，但企业内部往往缺乏统一的编码生成规范。不同部门采用不同的编码方式，有的使用纯数字编码，有的采用字母+数字组合编码，还有的引入特殊字符；编码长度也没有统一标准，短则3-5位，长则10位以上，且编码各分段的含义缺乏明确界定。编码规则的混乱，使得跨部门、跨系统的数据交互时，无法通过编码快速识别数据主体，需要额外投入大量精力进行人工核对，不仅降低了工作效率，还容易出现数据匹配错误。

3.定义不一

核心数据的属性定义缺乏统一标准，是导致数据无法有效复用的关键原因。对于同一核心数据，各部门对其必选属性、可选属性的界定存在分歧；数据类型的定义也不一致，有的部门将客户注册日期定义为字符串类型，有的定义为日期类型；属性值的格式要求也各不相同，比如联系电话有的要求带区号，有的仅需手机号。这些属性定义的分歧，使得数据在跨部门共享时需要重新整理、转换，无法直接复用，大幅降低了数据的使用效率。

流程壁垒是数据治理落地的组织梗阻。权责模糊导致数据质量问题无人负责，协同不足让跨部门治理工作难以推进，全生命周期管控缺失造成数据管理混乱。这三大问题从组织与流程层面制约了数据治理的落地执行，即便有完善的技术工具与标准体系，也难以发挥实际作用。

1.权责模糊

多数企业未建立专门的数据治理团队，也没有明确的数据治理权责划分机制。业务部门作为数据的产生者，只关注数据能否满足自身业务需求，缺乏数据质量管控的责任意识，认为数据治理是IT部门的工作；IT部门作为技术支撑方，负责系统搭建与维护，但对业务数据的逻辑与应用场景了解有限，难以精准把控数据质量标准。这种权责模糊的状态，导致数据出现质量问题时，业务部门与IT部门相互推诿，无人负责整改，数据治理工作难以推进。

2.协同不足

在传统管理模式下，各部门往往将数据视为部门私有资产，认为数据共享会削弱自身的业务话语权，因此缺乏数据共享的主动意愿。同时，企业没有建立统一的数据协同决策机制，数据标准制定、质量整改、流程优化等需要跨部门协作的工作，往往因部门利益冲突、意见分歧而陷入僵局。

3.管控缺失

数据的价值贯穿其全生命周期，但多数企业缺乏完整的数据生命周期管理流程。在数据创建环节，没有明确的审批流程，随意创建数据导致冗余数据增多；在数据变更环节，缺乏变更申请、审批、记录的全流程管控，数据修改后无法追溯源头，容易出现数据混乱；在数据流转环节，没有明确的权限管控与流转规则，数据安全与一致性难以保障；在数据归档环节，未建立定期清理机制，失效数据、冗余数据长期堆积，不仅占用存储资源，还影响数据查询与分析效率。

技术薄弱是制约数据治理效率的底层短板。集成能力不足导致数据流转效率低、实时性差，工具分散造成治理流程碎片化，孤岛林立让全局数据治理难以实现。这三大问题从技术支撑层面阻碍了数据治理的规模化、高效化推进，使得数据治理工作投入大、产出低，无法满足企业数字化转型的需求

1.集成不足

传统的数据集成方式难以满足多源异构系统的数据对接需求。多数企业采用人工导出导入或定制化接口开发的方式进行数据同步，人工操作不仅效率低下，还容易出现数据录入错误；定制化接口开发需要针对每对系统单独适配，开发周期长、维护成本高，且无法应对系统升级、新增字段等变化。同时，传统集成方式的数据同步多为批量定时同步，实时性差，无法满足实时数据分析、业务监控等场景的需求，数据流转的滞后性进一步影响了数据治理的效率与效果。

2.工具分散

数据治理涉及采集、清洗、校验、监控等多个环节，但多数企业采用分散的工具进行管理。这些工具缺乏统一的接口与数据交互标准，无法实现数据治理流程的自动化衔接。数据在不同工具间需要人工导入导出，不仅增加了操作复杂度，还容易出现数据丢失、格式错乱等问题，导致数据治理流程碎片化，无法形成采集 - 治理 - 应用的完整闭环，治理效率大打折扣。

3.孤岛林立

企业内部的业务系统、设备系统、第三方平台等缺乏统一的连接通道，数据分散存储在各自的系统中，形成信息孤岛。业务数据与设备数据、线上数据与线下数据无法有效融合，数据治理工作只能在单一系统内开展，难以实现全局数据的优化。比如生产部门的设备数据仅能在设备管理系统内进行简单分析，无法与销售部门的订单数据、财务部门的成本数据联动，导致数据治理无法从企业全局视角优化数据质量，数据的整体价值难以发挥。

数通畅联MDM+ESB的协同方案是破解数据治理难题的系统性工具。MDM 主数据管理平台通过统一标准、全生命周期管控提升数据质量，ESB企业服务总线通过多协议适配、实时集成打破系统壁垒，二者协同构建的管控闭环明确权责、优化流程。

1.MDM提质

数通畅联MDM主数据管理平台从源头解决数据质量与标准问题。平台构建企业级主数据标准体系，统一客户、物料、供应商等核心主数据的分类维度、编码规则与属性定义，彻底消除同物异码、同码异物等问题；通过主数据全生命周期管理，覆盖数据创建、变更、审批、归档等全流程，确保数据变更可追溯、可管控；内置数据清洗、校验机制，自动识别并处理重复数据、缺失数据、错误数据，从源头提升数据质量，为数据治理奠定坚实基础。

2.ESB集成

数通畅联ESB企业服务总线为数据流转提供高效支撑。依托多协议适配能力，ESB可兼容HTTP、SOAP、OPCUA等多种传输协议，对接ERP、CRM、设备系统等多源异构应用，打破数据孤岛；通过标准化接口规范数据传输格式，确保数据在跨系统流转过程中一致性不丢失；支持实时数据采集与同步，满足实时数据分析、业务监控等场景的需求，同时减少人工干预，提升数据流转效率，实现数据从采集到应用的无缝对接。

3.管控闭环

数通畅联MDM与ESB的协同，构建起标准定义 - 数据流转 - 质量管控 - 协同优化的全流程治理闭环。MDM制定主数据标准，对数据进行质量管理；ESB通过接口开发/封装、集成流程作为支撑主数据同步分发的工具；同时，建立跨部门协同机制，明确业务部门与IT部门的权责分工，业务部门负责数据产生与质量校验，IT部门负责技术支撑与流程维护，形成标准统一、流转高效、管控到位、协同有序的治理格局。

企业数据治理的难点，在于其涉及源头管理、标准体系、流程机制、技术支撑等多个维度的系统性问题，单一环节的优化难以从根本上解决问题。数通畅联 MDM主数据管理平台与ESB企业服务总线的协同方案，以标准提质+集成贯通+闭环管控的核心逻辑，为企业提供了全方位的解决方案。从源头解决数据质量问题，还能打破系统与部门壁垒，构建全流程的治理机制，让数据治理从被动整改 转向主动预防。对于深陷数据治理困境的企业而言，选择数通畅联的协同治理方案，能快速突破治理瓶颈，提升数据质量与流转效率，让数据真正成为驱动企业数字化转型的核心动力，释放数据资产的最大价值。

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来源：数通畅联