数据治理不是部门战！用一张数据责任图，让财务部和生产部抢着管数据

“生产部说数据是系统自动采集的，不归他们管；财务部说数据对不上账是源头没校准，双方吵了三个月，最后连集团战略会上的经营分析报告都卡壳了。” 某央企数据治理负责人李总至今对两年前的场景记忆犹新。

当时，这家覆盖能源、制造等多业务的央企正面临数据治理的部门墙难题——设备运行数据、成本核算数据、生产损耗数据等核心业务数据质量达标率仅58%，各部门互相推诿 “数据责任”，导致跨部门协作效率低下，集团决策多次因 “数据打架” 陷入被动。

痛点剖析：数据责任 “真空带”，让治理沦为 “部门战”

为什么数据治理会变成 “部门战”？问题的核心在于 “责任模糊”。在传统模式下，数据从产生到使用的全流程往往缺乏明确的责任划分：生产部认为 “数据是系统生成的，技术部该管”，财务部觉得 “数据是业务部门产生的，他们才是源头”，技术部则强调 “我们只负责系统维护，数据内容不归我们”。这种 “三不管” 的真空地带，直接导致数据错漏无人修正、标准不统一无人协调、质量问题无人跟进（数据不透明、不共享增加企业经营风险，跨组织信息共享程度低）。

正如DAMA国际数据管理协会对数据治理的定义：“数据治理是对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合”。而权力与控制的前提，正是 “责任主体” 的清晰界定 —— 没有明确的 “数据owner”，治理就成了无本之木。

破局关键：一张 “数据责任矩阵”，让 “踢皮球” 变 “抢着管”

2023年，该央企在集团COO的推动下，启动了一场数据责任革命：通过构建 “数据责任矩阵”，将每个核心数据字段的 “owner（责任方）”“使用方”“监管方” 明确到具体部门，彻底打破责任真空。

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第一步：画清数据责任图，让每个字段都有责任人

集团数据治理委员会联合业务、技术、风控等部门，梳理出覆盖生产、财务、设备、安全四大领域的2000+核心数据字段，为每个字段标注三个关键角色：

• 数据 owner（责任方）：数据产生的源头部门（如生产部负责 “设备运行时长”“能耗指标”；采购部负责 “原材料单价”），需确保数据采集的准确性、及时性；
• 使用方：依赖该数据开展业务的部门（如财务部需要 “设备运行时长” 核算能耗成本；销售部需要 “原材料单价” 制定报价策略），需反馈数据质量问题并参与标准优化；
• 监管方：集团数据治理委员会，负责制定数据标准、监督责任落实，并协调跨部门争议。

“以前‘设备故障率’数据对不上，生产部和财务部能吵半年；现在矩阵里写得明明白白：生产部是owner，必须每月校准传感器；财务部是使用方，发现异常3个工作日内反馈。” 生产部负责人张经理坦言，责任明确后，推诿的 “借口” 没了。

第二步：跨部门积分奖励，把“要我管”变成“我要管”

责任矩阵解决了“谁该管”的问题，但如何让部门“主动管”？集团创新推出“数据治理积分制”：

• 基础分：数据质量达标率（如 “设备运行时长” 误差≤2% 得10分，每提升1% 加2分，不达标扣5分）；
• 协作分：帮助其他部门解决数据问题（如生产部协助财务部校准 “能耗分摊规则”，加15分；技术部为采购部开发数据校验工具，加20分）；
• 创新分：提出数据优化方案并落地（如生产部提出 “传感器自动校准算法”，经评审后加50分）。

积分直接与部门年度评优（占比 30%）、部门负责人绩效（占比 20%）挂钩，甚至设置 “数据治理先锋奖”，获奖部门可优先申请数字化转型资源。

“现在财务部主动找我们对数据，因为他们发现‘原材料单价’准确了，成本核算报告的效率能提升40%，积分还能多拿20分！” 采购部王主管笑着说，曾经的对手变成了队友。

实战效果：92% 达标率背后，是 “数据共同体” 的诞生

经过一年落地，该央企的数据治理成效显著：

从数据质量上看，核心数据字段达标率从 58% 提升至 92%，跨部门数据争议减少 85%；

从协作效率上看，财务与生产部的 “数据对账会” 从每月 3 次减少到 0.5 次（按需求临时召开），业务决策周期缩短 30%；

从价值释放上看，基于高质量数据，集团成功上线 “设备全生命周期成本模型”“原材料价格预测系统”，年节约成本超2000万元。

“数据治理不是‘部门战’，而是‘共同体’的共建。” 该央企COO 在内部会议上总结，“一张责任矩阵 + 一套积分机制，本质是把数据从‘部门资产’变成‘企业资产’—— 当每个部门都能从数据质量提升中获益，自然会抢着管、主动管。”

而这一实践，也与亿信华辰等行业服务商推动的数据资产管理标准化理念不谋而合。作为深度参与《数据资产管理实践白皮书》编撰的企业，亿信华辰通过输出标准化方法论与工具，为更多企业提供了从 “责任界定” 到 “价值落地” 的全链路支撑。

结语：数据治理是一个从上至下指导，从下而上推进的系统工程。当责任被清晰界定、价值被可视化衡量，部门间的数据壁垒终将转化为数据合力—— 这或许就是数据治理最朴素的底层逻辑：让每个参与者，都成为数据价值的受益者和守护者。