企业数据治理实施路径包含几个阶段？

企业数据治理实施路径通常包含三个阶段。

1.第一阶段：起步阶段，业务运营数字化阶段

 这个阶段主要是梳理企业面临的现状，响应痛点，探索业务场景化。企业逐 步开始由信息化向数字化转型，这个阶段企业会重新审视原有的数据治理策略， 重构数据治理战略及实现路径，逐步开始搭建数据治理框架、数据治理体系框架， 升级原有的数据处理、应用模式，搭建大数据平台，构建大数据采集、汇集、存 储、计算、服务的基础能力，逐步整合各系统的数据，打破数据孤岛，沉淀数据 资产，探索业务场景化。

2.第二阶段：深入拓展阶段，数据赋能常态化阶段

这个阶段数据应用成为重点，企业开始深挖数据价值，提高数据应用覆盖。 数据应用的范围，由核心 KPI 指标的实现，逐步覆盖全部核心业务，搭建完善的 分析框架和洞察体系，不断地提升业务决策质量。大数据平台持续发挥大数据处 理的能力，企业纳入更多、更广的数据内容，不断扩大数据应用的广度及深度， 初步形成企业的数据资产地图，数据标准体系逐步搭建，数据应用的效率大大提 升，初步完成由“经验主义”向“数据主义”的转型，数据决策成为企业决策主 要决策方式。

这个阶段，企业开始全面建立数据管理权限体系，完善数据治理机制，优化 数据治理流程及制度体系，由原有的“粗放式”管理升级为“精细化”管理，数 据质量不断提升，企业数据管理能力升级，逐步通过数据质量平台、数据资产平 台、数据治理平台工具等实现智能管理，企业数据思维认知全面提升。

3.第三阶段：智能应用阶段，运营决策智慧化阶段

 这个阶段企业实现洞策合一，智慧场景应用成为常态，全面完成数字化转型， 探索数字业务，开启新篇章。这个阶段以智能应用为主，AI 赋能成为常态，企 业不断地挖掘数据的价值、激发创新，开始为企业战略性分析提供准确的数据依 赖，在这个阶段，有些企业甚至在原有商业模式上，激发新的业务模式。

数据管理层面，由数据治理体系建设逐步向数据治理体系优化进阶，完善机 制、流程，进一步细化数据管理职责；数据资产层面，完成全域数据资产建设， 构建强壮的数据模型体系，完成企业数据标准建设，不断完善数据资产体系；平 台工具层面，大数据平台能力逐步向算法能力转移，智能推荐算法模型开发成为 常态化的需求，数据治理平台逐步完善功能，协助企业智能化数据质量、数据标 准、数据资产及主数据等模块，企业真正进入运营决策智慧化阶段。