王琤：企业想数字化转型，需要先从数据规范化做起

12月15日，由天九企服、老板云、中国经营报联合主办的“2021中国超级创客月”之新科技专场开启。新科技专场以“先见未来”为主题，聚焦新科技在未来的应用场景、企业可以挖掘的“新基建”红利和企业如何利用新科技提升竞争力等热门议题。在“创享派”环节，Datablau数语科技创始人&CEO王琤，分享了新科技赋能企业数字化转型的具体案例。王琤称，企业想要数字化转型，需要先从数据规范化做起。

以下为部分文字实录：

我们公司做的是数据治理，这个领域就是过去十几年里企业做的业务数据化工作，我们是把线下的这个业务搬到线上来了。

企业有很多业务系统，这些业务系统源源不断地产生数据，但很多时候这些数据之间并没有打通。我们就帮助这些企业，打破各个业务系统的“数据烟囱”，实现不同业务板块数据的“车同轨、书同文”。

讲一个客户编码的例子。在不同的数据库里，都有客户编码，但可能“长得不一样”，因此我们需要把这个东西给打通。

这就涉及到数据治理里一些成熟的方法论了，这里面有个词叫“数据标准”。我们会把同名异义、异名同义的数据给打通，然后我们会有相对应的“数据质量”工作，即周期性地出数据质量的检测规则，来确保当前在数据库里面的这些数据的值域是规范性的。

举个简单例子，比如说有一列数据是性别，在不同的业务系统里，有的是用英文“M/F”来表示男和女，有的是用数字“0/1”来表示男和女，还有的是用汉字来表示男和女。企业在汇总这些数据时，就会出现完全没有办法使用的问题，这就需要我们做出一套规范，也就是只要涉及到性别数据的处理，都应该有一套标准规范，比如我们可以统一用“M/F”将这些性别数据标准化。

所以，企业在做数字化转型的工作时，需要在源端就把数据的规范给梳理好。

把数据的规范梳理好后，我们会有“数据中台”这个概念，即把不同业务系统的数据汇到“数据中台”里，形成一个“数据底座”，然后基于这个“数据底座”来支撑出我们不同的数据应用。比如说在当前的一些企业里，有采购、财务等各种系统，这些系统的数据都要先汇总进来，然后再用于支撑企业风险控制、精准营销等不同的业务场景，这就是数据治理的价值所在。

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