数字化转型成为当今全球范围内工业企业所面临的挑战和发展趋势。数据治理作为数字化转型的核心之一，在工业企业数字化转型中发挥着重要的作用。本文就数据治理工业企业数字化转型之道进行探析。
数字化转型已成为全球范围内工业企业的共同选择，这一转型目的在于提高企业效率、降低成本、推动业务增长和改进产品和服务等方面。数字化转型能够为企业带来更高端的生产能力和更竞争力的产品，其重要性不容忽视。
对于工业企业数字化转型中的数据治理来说，有许多重要的方面需要解决。以下是其中一些重要方面：
数据规划是任何数据治理计划的基础。规划好数据意味着规划好关键数据的需要和收集、创建和使用数据的方法。数据标准化是企业在整个数字化转型过程中所面临的基本挑战。为了使企业从各种数据源中收集的数据能互操作，并以一致的方式进行汇总，必须确保数据标准化。
在数字化转型后，工业企业必须考虑如何存储，管理和访问新数据。新数据管理的关键是确保您向您的业务感兴趣的部分提供可靠的数据，并将其有效地与工作流程和其他系统集成。
数据安全风险已成为工业企业数字化转型过程中的核心问题。企业必须识别敏感的企业数据，并确定这些数据的适当保护级别。然后，他们必须以适当的方式组织和存储数据，并确保他们的保护措施符合某些法规标准，如 GDPR。
为了成功实施数字化转型计划，企业需要建立一个数据治理框架。此框架必须结合单个数字化转型目标以及现有的数据管理和治理要求。以下是一些构建良好数据治理框架的步骤和技巧：
成立一个数据治理团队以帮助企业意识到数据问题的重要性，并创建规范的方法来管理企业数据。团队的角色是协调数据治理、准则和标准或执行共享数据的规程。
企业必须把发展战略与数字化转型目标结合起来。数字化转型是现代市场的必须品，但它不应该只是一种时髦的趋势。企业必须确保他们通过数字化转型来支持其业务战略和目标。
数字化转型不仅仅是收集和存储尽可能多的数据。对数据进行分析是企业进行数字化转型的重要一环，他们将受益于数据分析的结果，并决定将这些结果投资于何处。
数字化转型是未来工业企业的发展趋势，而数据治理则是数字化转型的核心要素之一。工业企业数字化转型需要解决数据规划和数据标准化、数据管理和数据访问、风险管理和数据保护等重要方面。建立一个数据治理框架并明确企业的转型战略与数字化转型目标非常重要。投资数据分析也是企业进行数字化转型的重要环节。
