京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大咖简介:
刘凯,CDA大咖汇特邀讲师,DAMA中国分会理事,香港金管局特聘数据管理专家,拥有丰富的行业经验。本文将从数据要素背景与分布式数据治理、两类数据要素型企业的治理制度体系建设、数据要素增值运营模式展开,从政策到实践,如何让数据“活”起来?
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3814?targetId=6587&preview=0

数据要素的核心价值在于其复用性与场景驱动性。例如,某风电企业的运维数据,既可用于内部成本优化,也可打包为《风场投资报告》对外变现。然而,当前公共数据领域仍面临挑战:
这些痛点折射出数据治理的迫切性——只有解决“数据孤岛”与“数据质量”问题,才能释放数据价值。

传统数据治理多采用集中式模式:由中央团队统一制定规则、维护数据资产目录。其优势在于标准统一、管理便捷,但灵活性差、响应速度慢,难以适应业务多样化需求。
而分布式数据治理通过“对等协作”实现精准传递:

以国家电网为例,其分布式治理模式将责任下沉至各事业部,通过实时数据交互与规则引擎,快速响应业务变化,同时降低中央协调成本。
制度体系建设:项目型与运营型企业的差异化路径
无论哪种类型,成功的关键在于明确归口部门,如数据安全管理办公室,和构建制度闭环包括从数据定义、规则设计到方案落地等。
以上都是从企业角度考量,而具体到数据分析人员,数据分析模型和方法有很多,在工作中可以根据实际需要灵活选择。CDA一级考察业务数据分析,Excel,SQL,多维数据处理,统计学以及PowerBI数据可视化。
业财融合方案-业财融合中台
业财融合方案和数据中台建设相结合:
相对于治理工具->方案对于体系健全更重要
夯实管理会计的数据标准基础,建立健全数据治理体系,构建数据价值链,激活数据资源价值,有效推动决策由经验主导向数据和模型驱动转变。

案例:某律所通过将业财融合方案,作为数据治理的抓手。
数据中台建设与律所数字化转型:基于APaaS平台开展
数据资产化: 律所各阿米巴(高净值客户)的实时经营数据提供给银行,从而实现数据变现。
律所客户委托的存款资源,通过支行实现数据变现。
数据资本化: 云南所和APaaS厂商合资成立“言道科技”,负责“律所行业数字化解决方案”的数据产品运营。

数据治理的终极目标不是建中台,而是构建数据价值链:
某律所的“存款资源数据变现”案例表明,数据价值最大化需打破部门壁垒,以规则驱动,如安全分级、质量闭环为前提,推动数据从“被动共享”走向“主动分享”。

无论是分布式治理还是业财融合,核心都在于三点:明确定义、设计规则、落地方案。
未来,随着AI与自动化技术的普及,“规则机器人”与智能协同装备或将成为治理标配。但万变不离其宗——唯有让数据在流动中创造价值,企业才能真正驶入数字化快车道。数据不再只是资源,而是生产力。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3814?targetId=6587&preview=0
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20