如何通过数据治理来提升业务价值——业务场景治理

数据管理是为了实现对数据的规范化与制度化管控，并以支持业务运营和服务价值创造为目标。近年来，随着数据治理技术的快速变迁与日新月异的发展，在行业层面对于数据治理的需求与指导也逐步发展和完善。从宏观层面来看，在管理体系、制度建设以及标准制定等方面均取得了显著进展与完善成果。实现了对数据的有效规范化管理，在提升企业降本增效能力与推动创新发展方面仍存在不足。

与业务过程脱节

在处理业务过程中的数据需求与痛点方面存在局限性，在此情况下导致治理的数据未能有效实现数据治理目标。

低治理效率

未在业务流程中采取集成数据质量管理等机制的做法，在一定程度上会导致难以识别并预防和纠正早期的数据问题。这不仅会拖延修复错误的时间，并且必须通过持续改进措施来修复错误并弥补缺陷。这种做法最终会导致整体效率不高。

业务过程指标缺失

缺乏对业务场景深度融合的数据治理措施，在实际运营中往往会导致信息传递存在断层和延迟现象，在这种情况下难以形成有效的反馈机制和持续优化的支持环境

数据安全隐患

仅专注于企业横向的数据分类分级工作而不同时考虑到纵向业务流程中的数据安全与授权要求可能会导致重要业务数据被泄露或篡改甚至被滥用的情况出现 另外一种情况是由于过于细致的数据分级可能会对业务流程的整体运行流畅性造成不利影响

业务创新受限

不将新技术应用于实际业务场景而盲目炫耀其效果的大模型，在缺乏经过严格筛选和系统化处理的高质量数据作为支撑的情况下难以真正推动业务创新并赋能企业。大数据技术以及人工智能工具更多地作为辅助手段存在

至此, 数据治理标志着一个新的发展阶段的开启. 为了避免数据治理体系仅由数据管理部门与IT部门单方面意愿主导, 而未能充分考虑业务部门的需求与参与, 导致形成恶性循环的情况, 企事业机构的数据管理部门正逐步转向针对特定业务场景进行系统性治理, 以此为其提供更为精准的数据支持与决策依据, 进一步提升业务部门的参与度与满意度.

结合业务场景的数据治理

在数据治理的过程中参与其中，在企业管理中扮演着不可或缺的角色，在企业运营体系中始终占据核心地位同样也是推动数据生产与应用的关键要素之一数字化转型与可视化呈现的商业运作模式通过数据分析能够更加精准地提升企业识别关键问题的能力聚焦于切实解决问题的过程从而帮助企业提升核心竞争力与客户忠诚度

一个企业的运营路径可被视为信息的主要来源。这些信息是在不同行业或应用场景中产生的，并被广泛应用于各个相关领域。如果不将其与实际运营环境相结合，则很难真正发挥作用。因此，在这一过程中实施数据治理显得不可或缺。

在日常生活中,我们每个人都曾购买过各种保险产品,并体验过车险、商业医疗险等日常险种的服务内容.若当年未续保,或者存在更换保险公司意愿,主要原因往往与理赔服务的满意度有关.因此,保险公司如何提升客户满意度,减少客户流失率,便可将保险理赔业务作为数据治理的一个典型应用场景.以下将通过一个图表来阐述数据治理如何与理赔业务场景相结合以实现业务价值提升.

第一步：明确业务目标

在选定业务场景进行数据治理时

第二步：分析业务问题，确定关键数据要素

基于业务目标的基础上,深入探究并识别出两个核心业务挑战,通过系统化的分析过程,明确这两个关键问题的根本原因,并将其作为两大核心数据源,同时将代理商及客服中心的数据纳入其中

第三步：对数据要素按业务和技术维度梳理

1）业务维度

设置理赔时长、客户满意度、自动化程度为关键绩效指标（KPI）

确定量化考核指标，如理赔时长减少5%，满意度达到4.5分等

制定数据治理规则，如理赔政策一致性规则、数据质量规则

2）技术维度

明确关键数据要素的来源系统，如保单系统、理赔系统

数据集或表单，如保单标头、理赔内容等

信息项与属性，如理赔类型、理赔金额等

第四步：建立规则与属性的关联

建立业务规则与技术属性之间的联系, 如将理赔政策一致性规则与理赔类型属性相关联

第五步：构建血缘关系

通过整合保单系统与理赔系统的相关数据要素，在线搭建了一个完整的业务关系网络体系

为优化理赔业务场景的数据治理工作，在深入分析的基础上明确了具体的目标，并识别出影响目标的关键性问题。随后依据这些关键性问题构建了对应的数据关键绩效指标（KPI）体系，并制定了相应的数据核查规则。在这一过程中充分运用了跨部门的数据关联机制来进行跟踪与监控，并通过系统化的监督措施来促使相关人员及时解决问题。最终实现了提升理赔效率以及客户的满意度这一既定目标

这一现象凸显了对业务场景数据治理的关注程度。相较于仅关注落标率、数据仓库质量达标率和血缘覆盖度等指标的传统治理方式，在具体业务流程中针对性地解决相关问题，则更能发挥其价值，并有效缓解实际业务中的痛点

如何实现业务场景数据治理

北京数语科技有限公司致力于打造技术领先的智能化数据治理平台，在助力客户优化业务流程的同时通过创新的技术手段实现对企业级数据进行全面管控的目标追求。公司借助智能化工具和技术实现自动化构建数据治理业务场景的能力，并通过科学的规则制定为企业快速构建符合业务需求的数据管理体系

数据治理与业务流程之间存在密切关联，并相互作用。一方面而言，在这一过程中企业能够获得稳定可靠的数据支持以确保决策过程的精准无误；另一方面而言企业的运营则为企业自身提供了明确的目标导向从而有助于提升企业对数据管理的整体能力

以保险理赔案例为例，在整合了...等要素后，在业务流程中将其与人与行为活动关联起来，并深入理解其在所处语境中的意义之后，在具体场景下实现了数据治理的效果。

如何通过技术进行业务场景治理落地呢？我将以下面三个步骤综合描述。

第一步：创建数据治理业务场景

数据治理业务场景旨在将数据治理与业务流程融合在一起，构建一个全面的数据治理视角。该视角涵盖了各项要素如业务流程、关键节点、核心数据、核心指标以及基本规则等。创建该场景的具体步骤如下：首先需要明确目标；然后识别关键绩效指标（KPI）；接着构建组织架构；之后制定操作规范；再配置监控机制；最后评估效果并持续优化。

基于业务场景搭建数据分析基础设施：建立完善的数据标准体系，并明确关键绩效指标（KPI）。反向运用现有的系统化数据分析架构，并对获取的数据进行分类分级处理。制定并实施针对数据质量的检核和清洗流程，并开发相应的规则以指导清洗操作。最后完成元数据采集工作，并建立其关联关系数据库（血缘数据库）。这些措施作为构建企业级数据分析能力的重要基础工作环节，在实际应用场景中能够为企业提供系统的规范性要求以及高质量的数据支持保障措施。通过以上步骤的具体实施和持续优化提升企业级数据分析能力的基础支撑体系

创建关键业务流程：通过协作梳理核心业务流程，在画布中将关键节点纳入系统结构图中以形成完整的路径。这些举措作为核心工作内容，在数据治理领域内将确保各环节具备连贯性的同时强化逻辑清晰度，并最终实现直观展示效果。

3）构建全方位的关联式业务节点：基于智能化的流程管理与自动化的关系网络构建机制，在利益相关者与数据集之间实现深度连接，并实现人-事-物-活动四维要素的有机整合，在同一系统中完成对各要素的协同管理；通过系统化的方式为数据治理业务场景提供完整的完整性保障和高度的动态特性支撑，并实现全维度的能力提升与效率优化

第二步：配置数据治理目标与规则

数据治理目标旨在从业务目标出发识别并解析出具体的问题，并将其具体化为关键绩效指标（KPI）与量化标准及相关规则。在数据治理的业务场景中实施考核流程以确保各项规定得到遵守，并根据设定的标准制定相应的考核时间和范围。配置数据治理体系的具体步骤包括：1. 分析并识别核心业务需求；2. 建立相应的KPI体系；3. 制定执行规范；4. 设计考核标准和时间表；5. 确保各环节的有效衔接与执行效率。

1）精准设定业务目标：数据治理的核心依据与落脚点在于明确各业务的方向与预期效果。例如优化理赔流程以改善理赔效率，并通过提升客户满意度来增强整体服务品质。

2）解析业务问题：以数据治理为驱动的核心挑战下，
需明确并识别业务关键点，
并着重解析影响目标的关键要素及其障碍，
例如：理赔进度难以追踪、理赔流程尚不够自动化。

3）落地实施：实施KPI指标及规则体系对数据治理进行评估与操作。通过KPI指标及规则体系将业务问题具体化为可量化的关键绩效指标准备工作。例如理赔登记资料完整率达标情况记录统计；现场调查响应及时性评估；审批环节耗时控制标准；付款环节效率提升目标等各项关键绩效指针落实情况。

4）设计考核标准、时限：评估标准与时间限制是数据治理的重要规范与引导作用，在依据关键绩效指标（KPI）与核心指标以及相关规则的基础上制定科学合理的考核标准与时间限制方案。例如通过设定数据质量达标率、数据治理完成度、治理周期要求以及奖惩机制等具体量化指标来确保考核的有效性与可操作性。

三、驱动业务流程提升与改进

在遵循数据治理目标及相关规则的基础上，在线实时监测各关键节点的变化情况，并深入分析各项核心指标的发展趋势，在达到预先设定的阈值时进行预警，并依据既定的规则制定相应的应对方案。驱动流程提升与改进的具体步骤包括：第一步是实时监控各关键节点的变化情况；第二步是对各项核心指标的发展趋势进行深入分析；第三步是及时识别达到预定阈值的情况；最后一步是依据既定的规则制定相应的应对方案。

持续关注KPI变动：变动反映着数据治理的效果与成果。必须持续关注在特定业务场景内设定的关键绩效指标（KPIs），包括但不限于业务关键指标（如业务目标）、数据质量和安全性等要素。通过实时追踪这些关键绩效指标的变化情况，并及时识别潜在问题影响效率与系统稳定性的问题。

2）分析业务指标趋势发展：业务指标发展趋势是数据治理的关键内容之一，在当前业务环境下必须进行深入分析以把握关键绩效指标的变化情况。具体而言，则需要对审批效率、服务响应速度以及客户满意度水平等核心要素进行动态评估与预测研究。

触碰阈值预警：数据治理中的告警与响应机制旨在监控并监测数据系统中的异常状态。在业务场景中设定的阈值包括但不限于数据质量低于既定标准、数据安全面临潜在风险、数据一致性出现偏差以及数据分析结果异常等情况的触发条件。这些条件一旦达到即需立即触发预警并进行通知处理。

4）按照既定的规则制定预案：作为数据治理的重要环节之一，在面对各类业务场景时应当依据具体要求制定相应的预案，并通过制定相应的策略方案来保障各项工作的有序开展。例如，在处理紧急情况时应优先考虑的数据质量修复、数据库安全性优化等措施均应在预案中得到明确，并通过执行这些策略方案来以优化现有工作流程为目标确保各项任务顺利完成。

业务场景数据治理提升业务价值

以该保险业案例为例分析业务场景数据治理的核心思想时发现：即通过整合数据治理的目标原则流程标准指标工具以及组织等要素与业务场景相结合的方式构建一个涵盖全面的数据治理架构从而确保其有效性和高效性运行

业务场景数据治理遵循着以业务目标为导向的原则，并基于业务流程的核心，并依托数据作为基础的数据治理方法，在实际应用中能够更加有效地满足多变的需求环境，并实现协同管理和互惠共赢。

在促进业务发展方面具有显著优势，在线上的运营模式下能够更加贴近实际运营中的需求与挑战，在面对行业动态与变革时能够更加灵活地适应，并且在处理复杂问题时能够更加精准地解决数据治理中的关键问题与挑战。这样一种系统设计有助于全面提升企业数据管理的专业能力与整体水平，并且通过这样的设计企业将能够为企业提供更加全面的数据支持体系，并且通过这样的系统设计可以帮助企业在激烈的市场竞争中创造更多创新机会，并推动现有流程优化以提高工作效率与经济效益。此外这样的系统设计还能够进一步提高企业的效率效益以及其持续发展能力以及核心竞争力

这一举措总体而言是一种既符合数据治理体系本质又具备明确目标的数据治理方案。它不仅能够推动企业实现数据治理与业务流程的深度融合，并且能够为企业构建高质量的数据生态体系，并确保这些数据的安全合规性与商业价值最大化。通过这样的策略配置，在保障企业持续发展的同时也为数字化转型奠定了坚实的基础，并为其可持续发展提供了持续的动力支撑