当前，全球正处于工业经济迈向数字经济的历史机遇期，数据成为各国争相抢占的基础性战略资源和社会经济发展的重要驱动力，据IDC预测，2025年中国产生的数据总量预计将达到48.6ZB，占全球的27.8%。
近日，全国政协召开“推动数字经济持续健康发展”专题协商会，会上强调“加强统筹协调，创新监管方式，健全数字经济治理体系，在保障国家网络和数据安全的基础上激发企业创新活力。要鼓励数字经济国际合作，积极参与全球数字治理进程”。可见，从国家层面越发重视数字治理。对于企业而言如何在数据大爆发中夺得先机，充分把握数字红利呢？
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把握住“数据”才能把握住浪潮
数字经济时代，企业数智化转型是提高生存能力、竞争能力，谋求长远发展的必由之路。但数字化转型是一项复杂的系统工程，其基础是数据，只有做好数据治理，充分挖掘数据价值，才能更快、更好地推进数字化转型。
正所谓“失之毫厘，谬以千里”，许多数据管理不够严谨的企业，存在着不同的问题。例如某些制造业工厂，物料编码不完善，可能会出现“一物多码”和“多物一码”的情况，实物品类和信息系统编码不能一一对应，导致采购、库存管理等环节出现混乱现象；在一些全国性分销流通组织中，内部层级机构可能存在多种叫法，如“省级-市级-县级”或“一级机构-二级机构-三级机构-四级机构”等，不同的称呼给数据管理带来很多麻烦，以至于造成系统数据缺失、数据错误等现象。
因此，数据治理是企业实现数据驱动的一个必经过程。数据治理是一个管理体系，最终目标是提升数据价值，帮助企业制定和实施针对整个企业内部数据和商业应用、技术管理的一系列政策和流程。因此，企业在通往数智化的过程中，要不断加强数据治理，将数据质量标准化工作融入企业的业务操作和流程中，与企业战略和业务目标保持一致，并持续深化。
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数据治理是企业数智化基础
数据治理是关乎企业发展的系统级工程，企业高层管理人员应该充分认识到数据治理的重要程度，以数据为核心建立现代化企业，从战略规划、文化建设、组织管理、业务流程等角度，给予数据治理最大力度的帮助，成功完成数据治理，提高企业数据质量。
用友针对企业不同需求，在数据治理方面已建立完整的体系，用友BIP数据中台可完整覆盖从最底层的数据管控层建设，到数据管理层（主要包括企业数据架构、数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理等）建设，再到数据可视化、数据应用等，覆盖了数据治理的所有层面和环节。
用友在很多业务领域都具备丰富的数据治理经验，以供应链业务为例：通过主数据管理功能可以将供应商、物料标准化，通过集成总线进行统一分发；通过数据质量功能，可以发现采购、运输、出入库等单据中的数据问题，以便用户在数据分析前可以获得高质量的原始数据；通过数据资产功能，可以梳理和展现供应链领域的所有资产，满足用户构建数据服务对外共享。
做好数据基础治理迫在眉睫，在此基础上，才能逐步实现数据的可视化应用、数据改变业务，直到实现数据驱动业务。
在帮助企业客户实现数据治理的过程中，用友始终坚持“以终为始”，通过了解和掌握企业业务核心，反向推断企业真正诉求，从而将数据治理落在实处。
