2021企业数据治理全景报告（2021年生态环境数据）

报告概述       2021年是国家“十四五”规划的开局之年，面对企业数字化转型大潮的来袭，企业数据治理工作已成为企业势在必行的功课。如何才能更高效地完成数据治理工作，各个企业也是各显神通、各尽所能。而在整个数据治理过程中难免会遇到各种困难与阻碍。        御数坊多年深耕企业数据治理咨询和落地工作，以咨询+产品的创新模式让数据治理工作更简单，更规范，更高效，更智能。为了能够更好的让“客户成功”的理念落地实处，御数坊发起“2021年企业数据治理全景报告征集活动”。我们收集了1千余份调查反馈，筛选出567份有效数据，并对数据进行整理统计，形成了《2021企业数据治理现状调查报告》。 我们现将调查结果及内容发布出来，给到更多企业以参考，让数据治理工作不再是一个“孤岛”，让更多的企业能够得到更多的数据治理启示与方向。调研报告从企业所在行业，企业建设数据中心到企业内部员工对数据治理需求等方面进行调研。 御数坊最后结合调研结果给出如下总结：彰显业务价值、体现治理效果的阶段，业务部门的介入和主导是大势所趋。能源、房地产、汽车等行业借助数字化转型的浪潮，奋起直追，大有后来者居上的势头。大数据中心仍旧是数据治理主战场，仍旧是开展数据资产管理、数据标准落地、数据质量提升、数据应用和增值的主要载体和抓手。大多数企业都已经设置数据治理（数据资产管理）的专职部门和岗位，而且越是数据治理成熟的企业，专职部门越是靠近业务侧，且专职部门级别越高。数据资产目录、数据安全管理和数据认责管理更容易获得资金预算和项目的支撑。

报告编委：

御数坊（北京）科技咨询有限公司

收集有效问券567份

受访人所在企业有：南方电网、腾讯、 阿里巴巴、碧桂园、龙湖地产、广汽丰田、中国银行、中国农业银行、阿狸传媒、中国移动通讯……

目录

1.调研人群及地域分析2.行业分析及企业数据治理现状3.企业数据治理存在的困难及问题 4.企业数据治理需求及个人职业发展分析

01  调研人群及地域分析我们对所有567份调查问卷的地域来源进行统计分析，本次调研问卷地域分布前五名的是：广东，北京，河北，河南，山东。对于数据治理需求较强的大部分企业也集中在一二线城市，所以一二线城市的调查问卷反馈率较高。调研地域分布统计分析：调研的目标人群主要集中在：企业的业务部门、市场销售部门、IT技术部门。职位普遍为部门负责人。问题：您的部门是？（统计结果）

问题：您的职位是？（统计结果）

行业分析：对所有调研问卷的行业所属进行归类统计分析如下图表，反馈较高的行业为银行、证券行业，能源、地产、汽车、通讯业也紧随其后。

《银行业金融机构数据治理指引》等政策的发布，进一步推动银行业及证券业的数据治理进程。受外部政策的驱动，银行、证券行业对数据治理工作的重视程度也都表现出较积极的态度。从调研结果看，银行业与证券行业对数据治理工作的关注度也比较高。能源、房地产、汽车等行业借助数字化转型的浪潮，奋起直追，大有后来者居上的势头。

02  企业数据治理现状

企业数据治理现状：

顺应趋势大部分企业都已经走在了数字化转型的路上。部分企业也都处在已经开展大数据平台建设的阶段，当然也有部分企业还未开始数字化转型。在调研结果中无数字化转型需求的企业比例最小，可见在大环境驱动下大都企业已经走在了数字化转型的路上。

企业意识到完善数据治理工作的重要性，同时顺应现代化企业发展需求，响应国家“十四五规划”关于建设完善企业数字化转型的要求。但在数据建设过程中企业仍然面临困难。企业在数据治理之路上困难重重。

03  企业数据治理存在的困难及问题企业数据治理面临诸多问题，我们选取最突出的9个问题作为调研结果，发现企业数据治理工作遇到的最突出的问题是基于“缺乏统一”。制定统一标准是企业数据治理工作的重中之重。同时在“其他”选项中我们也收集到一些其他困难反馈：1、数据质量治理进入深水区，数据确权进入实质探索阶段；2、数字化不够明显，员工知识不足。

从宏观角度来看，企业内部关于数据专职部门的设置也存在一定问题。现代企业内部设置专职数据治理部门和专职数据治理岗位的企业仍在少数，大多数的企业还都停留在兼职部门和岗位层面。

2021年企业数据治理年度规划包含的任务和目标排名前三的为：数据资产、数据架构、数据应用。2021年可以加强关注以上三点的咨询服务工作升级，贴合企业实际需求。

04  企业数据治理需求及个人职业发展分析

企业内训需求高，企业希望在针对数据治理需求提供解决方案及咨询服务的同时，能够为企业内部数据治理从业员工进行专业培训，以帮助企业能够顺利建立自己的数据治理团队。还有一些企业希望通过内训的形式逐步开展数据治理咨询工作，也体现出企业对内部培训的重视。

而对于数据治理从业者本身，他们对提升自身专业能力意愿很强，但大多数从业者缺乏学习目标，学习内容没有体系化，不能形成有计划的系统性学习。企业比较注重内部培训，但能够提供系统化教学的外部资源较少，企业也希望通过内部培训来提升自己员工的数据治理能力。数据治理从业者也希望能够找到系统化的学习方式，为自己的专业能力提升助力。

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