信息化技术如今已经渗透到各个行业领域,化工行业也不例外,诸如ERP、MES、LIMS、设备监测系统、安全信息化系统、智能巡检系统、人员定位系统、OA系统等各类管理系统已经得到了大规模应用。但随着系统建设的数量越来越多,一些新问题出现了。这些原本围绕企业某个特定部门业务建设的系统,因缺乏统一规划,用于描述某一业务、事物的特征数据不完整,难以达到数据综合利用的效果。
此外,部门在建设自己的信息化管理系统时,为了规避部门之间沟通的障碍,可能会将一些业务在系统内进行过度延伸开发。
从自身开发系统的角度来看,这算不上一个问题,但从普通用户角度来看,同时要面对企业几个甚至十几个大大小小的系统时,过度延伸开发就意味着过度交叉重复,用户需要在不同系统去做一些类似、甚至交叉重复的工作,不但工作效率降低了,拉低了用户对企业信息化的整体感观,更为严重的是不同系统收集的同一类型数据统计结果可能存在较大出入,在面对公司整体考核时,部门各执一套数据,公说公有理、婆说婆有理,建设的系统反而成了“部门墙”高筑的始作俑者。
如果一套系统只是为了把原来线下的管控模式搬到线上,其实对普通用户来说并没有提高太多效率,有时甚至还不如线下管理来得方便。面向商业的系统设计初衷并不是为了考虑人性化管理,而是为了维护正常的管理秩序,强化过程监控,更重要的是能够将统计分析出来的数据作为管理决策的依据和支撑,所以建设的系统如果不能满足数据共享的需要、不能实现数据的可追溯性、不能实现数据的综合利用价值,企业管理信息化建设的根本目的就无法达成。
那么,如何才能实现这一根本目的呢?
解决这些问题的关键肯定是要对系统进行有效的资源整合,让各项管理业务能够在系统内、系统与系统之间更加流畅流转下去,让数据能够“说话”,这个治理过程可称之为数据治理。
具体应从以下几个方面来着手开展工作:
首先要正确认识这项工作的复杂性和难度,必须站在公司整体发展层面运用全局思维去考虑,要调动一切可利用资源付诸实施,所以数据治理工作必须由企业一把手牵头去做,这是推动数据治理工作的前提条件。另外还得做好长期战斗的思想准备,因为它并非一朝一夕之功可得。
在企业一把手的带领下,可成立一个专门的数据治理攻关项目组,具体负责以下几点工作:
一是核实现有系统的可用性。对于无法有效使用、与实际业务差别较大的系统要进行改造完善,不具备整改条件、整改难度过大的系统要考虑舍弃或者重建。
二是梳理现有系统是否存在业务功能重复交叉的问题。针对功能重复交叉的系统要评价出最优选,舍弃次优选,同时要注意系统之间的数据衔接,确保舍弃部分功能后不影响各个系统的正常运行。
三是评估现有系统的每一项管理业务获取的数据是否具备完整性。数据完整性较差的业务要对系统功能、表单等内容进行补充完善。这里有一个完整性评判标准——判断该业务是否能够获取到一套数据来准确描述该业务的内容、进度以及实施的效果。
四是建立统一集成管控平台,将现有系统全部集成到同一系统平台进行管理,既方便用户操作使用,也有利于打通原有系统长期形成的“信息孤岛”。
上述解决方案只是基于企业现有管理系统完成的第一阶段工作。
第二阶段要从企业战略规划、目标计划层面出发,研究这些战略、目标实现过程应该监控哪些关键指标数据,这些数据在现有系统是否存在?如果不存在,是否可通过多个系统整合的数据来监控?这个过程需要从企业管理的“金字塔尖”向“金字塔基”逐级下沉分解处理,以要监控指标为出发点反向追溯系统功能需要完善的部分,从而将系统的潜在价值发挥到最大。
比如化工企业要实现安全零事故、环境零污染、年度能耗降低5%、年度碳排放量降低10%,为了实现这一目标,需要哪些过程监控参数来衡量?这些过程监控数分布在哪些系统?真实性、可信度如何?是否存在数据“噪音”?如果无法直接获取,那么可替代的监控指标又是什么?这些监控指标的又有哪些不可逾越的红线?如果从所有系统都无法获取到数据,应该重新建设新的系统还是在现有功能相近的系统去增加?这些问题的解答过程就是数据第二个阶段的治理过程。
当然,数据治理还有更高的发展阶段,比如使用数据去训练人工智能算法,让算法直接去参与管理决策,这对当前时期的化工企业来说,还有很长一段路程要走,暂可不去考虑它。
化工企业数据治理过程面临的困难可能远比想象中要多,比如不同时期开发的系统整合难度问题、普遍存在的系统全生命周期管理不善问题、对系统进行整改还是另起炉灶重新开发一套……这些问题在实施过程中要做进一步权衡。
还有一些非技术性难题,如用户使用习惯问题,可能某套系统在使用过程中存在着诸多不合理因素,但已经摸索出一套应对策略,也习惯了这样去处理问题,如何说服其作出改变?再比如,不同部门所使用的系统在整合过程中究竟谁去迁就谁?这些问题都没有一个唯一的标准答案。
总的来说,数据治理是企业发展到一定阶段,在各类管理系统不断增多的背景之下必然要走的一条路,也是值得每个企业去用心做的一项工作,因为数据对于现代化企业来说,越来越成为一份宝贵的无形资产,决定着企业未来的可持续发展。
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