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在当今数字化时代，数据已作为生产制造企业的重要资产。有效的数据治理针对提高生产效率、优化供应链管理、加强制品质量以及加强企业竞争力拥有至关重要的功效。然而，生产制造行业的数据治理面临着许多难点与挑战。
1、生产制造行业数据治理的难点与挑战
（一）数据源自广泛且繁杂
生产制造过程中，数据源自于多个环节和系统，如设计开发、生产设备、供应链、营销与售后等。这些数据不仅类型多样，包含结构化数据（如订单信息、库存数据）、半结构化数据（如 XML 文档、日志文件）和非结构化数据（如照片、视频、文档），况且格式和标准亦不尽相同，给数据的整合与分析带来巨大困难。
例如，区别的生产设备可能产生区别格式的运行数据，而供应链中的供应商可能运用各自的系统和数据格式进行信息传递。
（二）数据质量参差不齐
因为数据采集手段的多样性和人为原因的影响，生产制造行业的数据质量常常存在许多问题，如数据缺失、错误、重复和不一致等。不准确的数据可能引起生产决策的失误，增多生产成本和危害。
例如，在生产计划环节，倘若库存数据不准确，可能引起生产过剩或缺货的状况出现。
（三）数据安全与隐私问题明显
生产制造企业的数据触及到商场机密、知识产权和客户隐私等重要信息。随着网络攻击和数据泄密事件的频繁出现，怎样保证数据的安全性和合规性作为企业面临的严峻挑战。
例如，制品设计图纸的泄密可能会使竞争对手获取关键技术，从而影响企业的市场竞争力。
（四）技术更新换代快
生产制造行业持续引入新的技术和设备，如工业 4.0 中的智能制造系统、物联网设备等，这需求企业的数据治理策略能够快速适应技术的变化，以充分挖掘新数据源的价值。
例如，企业在引入物联网设备后，必须即时创立相应的数据采集和处理机制。
2、生产制造行业怎样做好数据治理
（一）知道数据治理的目的
生产制造企业应按照自己的战略规划和业务需求，知道数据治理的目的。例如，经过优化生产流程，降低生产成本，加强制品质量，或加强供应链的敏捷性等。同期，要将数据治理目的与企业的整体发展目的相融合，保证数据治理工作能够为企业创造实质价值。
例如，一家汽车制造企业的目的可能是经过数据治理实现生产线上的零缺陷，从而提高品牌形象和市场份额。
（二）创立数据治理保证机制
1、创立数据治理的制度规范
制定完善的数据治理政策和制度，包含数据的采集、存储、运用、共享和销毁等方面的规定。知道数据所有者、管理者和运用者的职责和权限，创立数据质量评定和考核机制，保证数据治理工作有章可循。
例如，规定数据采集的频率、精度和办法，以及数据存储的期限和安全需求。
2、创立专门的数据治理的组织架构
成立专门的数据治理团队，负责统一协调企业内部的数据治理工作。团队成员应包含数据管理员、数据分析师、业务专家和技术人员等，一起推动数据治理策略的实施。
例如，某电子制造企业设立了数据治理委员会，定时审查数据治理工作的发展和效果。
（三）提高数据质量
采用数据清洗、验证、整合和监控等手段，加强数据的准确性、完整性和一致性。创立数据质量评定指标体系，对数据质量进行连续监测和改进。
例如，利用数据清洗工具去除重复和错误的数据，经过数据验证保证输入数据的有效性。
（四）加强数据安全与隐私守护
采用加密技术、拜访掌控、数据备份和恢复等办法，保证数据的安全性。遵守关联法律法规，如《网络安全法》《数据守护法》等，保证数据处理活动的合规性。
例如，对敏锐数据进行加密存储，设置严格的用户拜访权限。
（五）推动数据驱动的决策文化
培养企业员工的数据认识，鼓励基于数据进行决策。经过培训和宣传，让员工认识数据的价值和正确的运用办法，营造数据驱动的企业文化氛围。
例如，定时举办数据分析培训课程，分享成功的数据驱动决策案例。
生产制造行业要做好数据治理，必须克服许多困难，采取一系列有效的办法，创立完善的数据治理体系，充分发挥数据的价值，从而实现企业的可连续发展和数字化转型。返回外链论坛：www.fok120.com，查看更加多
责任编辑：网友投稿
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发表于 2024-8-16 23:13:08
