企业整体智治的路径思考与研究实践

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企业整体智治的路径思考与研究实践
■黄家良 浙江省烟草公司金华市公司
摘 要：数字经济时代，传统企业面临新机遇、新挑战，以业务数据化、数据业务化的思路，迭代推进企业治理体系和治理能力升级，在企业内部加快形成“懂数、管数、用数”的理念，浓厚数字文化；打破层级、贯通流程、重塑制度推进治理体系现代化；运用数据资源，基于低代码平台，搭建多跨协同、实用好用的数据产品，全面提升企业整治智治水平。

关键词：整体智治；治理体系；数据治理；数据产品一、研究背景
数字经济时代，数字治理具有实时、精准、高效、溯源、预测的强大优势，是提升治理能力和水平的重要手段。

在此背景下，各地区都把数字化转型提升到战略高度，加快推进数字化改革。

浙江锚定“数字浙江”目标，数字化转型从“最多跑一次”改革到整体智治纵深推进，这是时代发展的趋势。

本文结合烟草企业实际，探讨和思考如何有效推进企业整体智治。

二、解决问题
在整体整治中，“整体”代表全局，强调一体联动、多跨协同，要让部分的统筹协调和整体功能得到最大发挥。

“智”是信息化、技术化、数字化的产物，代表智能智慧，强调数字赋能、数驱智控；“治”代表治理，强调对客观事物的普遍优化，对运动效能的辩证转换，要求资源配置、工作质效、服务质量等得到优化提升。

当前阶段，推进整体整治主要解决的问题如下：一是解决职责交叉、条块分割、各自为政等治理“碎片化”现象；二是通过广泛运用数字技术推动治理主体之间的有效协调，将系统内在和外在的全部资源进行有效有序整合，实现体
系重塑、功能优化。

三、建设目标
推进企业整体智治，需要突破传统业务条线垂直运作、单部门内循环的模式，以“整体协同、应用集成、运行高效、即时响应、服务融合”为目标，以客户、员工为中心，以跨层级、跨部门、跨业务、跨系统的业务协同为主线，以畅通管理资源要素、实现数据交换共享为核心，以数据产品创新、场景应用实践为抓手，构建起以“需求导向、纵横贯通、智慧应用”为特征的整体治理体系，形成“数据决策、数据服务、数据创新”现代化治理模式，实现决策科学化、治理精准化、服务高效化。

四、推进路径
推进企业整体智治，实现现代化治理，需要做到三个升级、一个创新，即升级治理理念、升级治理体系、升级治理工具和创新数据产品（图1）。

1.转变思维，升级治理理念
推进企业整体智治，需要在“精准到位、简明务实、互联互通、共享共赢”精实理念的基础上，更加突出核心技术自主可控、治理主体多元多向、资源要素贯通共
图1
企业整体智治的目标和路径
享、治理方式协同共治。

坚持核心技术自主可控。

始终坚持企业数字化转型以我为主、由我掌控、归我所用，立足自主的内部平台，依靠自身力量，持续增强对系统平台的掌控力、对数据使用权，确保全域数据资源全程掌控。

坚持治理主体多元多向。

无论是企业内部员工还是外部客户、供应链上下游、社会政务部门等，都要参与到企业治理活动中。

因此，要树立多向思维，让多元治理主体由传统的“自上而下”管理转变为“自上而下、自下而上、从左到右、从右到左”相互交叉、双向互动、多向互动等形式上来，多样化开展企业治理、基层治理、员工自治。

坚持资源要素贯通共享。

数字化转型中，企业治理“界域”更为广泛，涉及不同行政区域的地理边界，线上线下的虚拟界域，企业与市场、社会的边界，纵向层级间以及横向部门间的边界。

因此，要树立跨界思维，跨越区域、层级、条块、部门等界别限制，让管理资源要素从“部门内循环”转移到“企业内外双循环”上来，进一步融合、开放、共享。

坚持治理方式协同共治。

企业治理要由过去以部门为核心的办事方式转变为以业务为核心的办事方式，使“条线化”转变为“一体化”，从局部延伸至整体，进而解决职责交叉、条块分割、各自为政等管理“碎片化”问题。

因此，要树立整体协同思维，通过省市县一体、部门间协作，让管理和服务供给从分散走向协同，从条块走向一体。

2.优化重塑，升级治理体系
推进企业整治智治，要在数字生态体系构建的目标指引下，综合考量组织形态、机构职能、业务流程调整等变革，逐步建立起适配整体整治的扁平化、高效化、灵活化的组织、制度、流程体系。

在结构层级上，不仅要组织结构扁平化，更需要信息扁平化、决策扁平化。

随着信息化的推进，企业组织架构已从金字塔式的科层结构向扁平化结构演变，也在向网络状的组织结构延伸，这为打破部门界限、突破组织功能分割做好了准备，也为管理资源要素畅通共享、突破壁垒奠定了基础。

但只有结构扁平平化不能满足整体智治的需要，还需要信息扁平化、决策扁平化，以此增强组织对环境变化的感应能力和快速反应能力。

在业务流程上，不仅要纵向一体化、横向一体化，更要跨区域、跨层级、跨部门协同，做到整体性、强关联、深融合。

要以事项为中心，从为客户、员工办理“一件事”的角度出发，确定“一件事”的业务流程和协同对应关系，明晰主要部门、协同部门所负责的具体事项，再确定各事项的流程和环节，确定跨部门的协同关系。

在此基础上进行优化、提升、精简，完成对核心业务的梳理和流程再造。

在制度标准上，不仅要有业务标准，更要有数据标准，打通数据壁垒，加强数据共享。

数据标准是数据共享和使用的基石，在整体智治中，所有数据都应遵循一个统一的标准体系，让数据的交互、整合、使用更加畅通无阻。

因此，要遵循统一规范原则，通过对关键系统、关键数据资源的梳理，形成企业数据资产目录，从业务、技术和管理三方面属性重新定义数据分类、标准名称、业务定义、取值范围、数据类型、数据长度等，逐步建立数据标准体系。

针对已有系统中不满足数据标准的情况，应适时开展系统改造，在系统层面落地数据标准，保证已有系统增量数据的规范性；对于存量数据，可根据需要进行专项整改。

3.迭代优化，升级治理工具
企业整体智治做出科学判断、即时响应和正确决策，要基于充分的信息描述、敏锐的事实洞察、未来的趋势预判，这需要对规模性、快速性、高价性以及多样性的数据资源进行实时感知、分类聚集、综合分析，前提就是优化治理支撑，不断迭代升级数据采集、归集、共享、开放的数据治理工具。

强化数据多维采集。

做大做强“数据池”，一方面，联通内部，汇聚行业数据。

扩充采集工具，建立以平台功能为主、移动应用为辅的数据采集方式，纵向贯通全产业链数据，横向汇聚各业务领域数据。

另一方面，联通外部，引入政企数据。

按照为我所用的原则，联通政府、通信运营商等行业外单位数据，让区域人口、商圈信息、人流数据、通信行为、物流信息等外部数据通过平台互联和数据共享，实现数据采集范围从生态圈内部向外部延伸。

强化数据质量管理。

全面厘清企业内部数据质量管理职责、考核办法，分部门、分岗位压实数据质量岗位责任，抓实数据上行源头，提高数据质量。

编制数据质量管理案例集。

业务部门负责制定自建应用数据质量业务规则库和数据质量问题清单，抓好本条线数据规范采集与维护，落实数据质量的监测、检查和考核，抓好数据质量的评估与改进。

技术部门负责抓好技术的可行性评估和数据字典管理，负责数据采集、清洗、存储、加工、传输、应用各环节的技术实施及质量管控，牵头做好全局性的数据质量检查、考核。

强化数据高效供给。

按照“分级管理，标准统一，安全可控”的原则，健全“标准共享+按需开放”的数据供给机制。

制定平台数据权限管理规定，构建按岗位赋权的标准化数据权限目录，加强跨岗位、跨平台、跨地区的数据供给，用活用好锁在各领域、各条线“抽屉里的数据”，使平台数据在深度应用中聚合增值。

强化数据安全保障。

持续筑牢数据安全管理防线。

开展数据安全常态化教育活动，提升全员安防意识，强
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化风险识别、风险分析和风险规避，通过敏感数据发现、数据脱敏、数据加密等技术，有效加强数据资产的安全管理。

建立数据资产安全管控机制，加强数据在采集、加工、存储、共享、应用等各个环节的监控，防止越权访问和人为外泄。

建立完善数据对外交互规则，严禁数据资产跨企流动，防范企业资产流失。

4.聚焦核心，创新数据产品
坚持用户思维、需求导向，聚焦“为发展破难题、为基层优服务、为管理提质效、与客户共成长”，按照“小切口、大场景、快应用”的要求，进一步梳理核心业务，构建应用场景，加快形成需求精准响应、数据赋能驱动、潜能有效激发、价值充分实现的整体智治新图景，让核心业务多跨协同更高效，企业治理科学智慧更现代。

坚持系统化方法，建立三张清单，全面铺路数据应用场景创新。

一是建立数据共享清单。

借鉴政府推进整体智治的方法，按照“V”字模型“分解—集成—再分解—再集成”的螺旋式演进技术路线，将业务事项梳理后拆解到最小数据颗粒，形成共享数据清单。

二是建立产品需求清单。

以“源”促“策”，瞄准前沿，畅想面向未来、智慧互联、生态共建的远景设想，立足解决数字化转型、现代化治理、高质量发展中的实际问题，全员全面常态化开展数据应用场景需求征集。

汇聚形成系统全面、分步实施、持续迭代的数字需求清单。

三是建立课题转化清单。

以数字需求清单为出发点，部门集中讨论、条线论证审核，将需求转化为课题清单，供各单位（部门）选择，避免一哄而上、简单机械、盲目无序。

坚持项目化推进，以“领题+指定”方式，全面打造好用实用数据产品。

围绕课题转化清单，形成“揭榜挂帅”建设机制，由各责任部门或课题小组从方便企业、基层、客户办事的角度出发，从提高管理效率、增强治理能力的角度出发，基于低代码开发平台，加强数据产品建设，努力形成范例、范式、范本，以点带面，破题攻关。

比如：围绕动态感知，创新数据可视化产品，可以打造更多面向服务、决策、管理，颗粒度更细的看板模型；围绕移动应用，基于各条线业务需求，自主开发更多在线的数据移动产品，打造更多审核便捷、全程在线的网上办、掌上办功能应用。

坚持集成化跃升，以高效办理一件事为突破，多跨协同推进企业整体智治。

以系统性、关联性的理念，让管理和服务从分散走向协同，逐级进行业务事项集成、业务模块集成和业务系统集成，实现从“解构”到“重构”、从“触角”到“大脑”的整体性变革，最后形成全局“一屏掌控”、政令“一键智达”、执行“一贯到底”、服务“一网通办”、监督“一览无余”的数字化协同工作场景。

坚持专业化分工，以低代码研发能力建设为核心，提升企业员工数字化研发能力。

低代码是基于数字技术工
具，通过图形化地拖拉拽，参数化地配置，使用少量代码或者不用代码，推进数字化转型中的场景应用创新，进而推动数智工具的自建、自用和自享。

积极引入宜搭、流程引擎、Quick BI 低代码平台，培养一支懂业务、能研发、善创新的数智众创队伍。

一方面，内外联动强化教育培训。

积极引入“外脑”，讲授较高技术含量的中高级培训课程，如dataphin 技术进阶、Mysql 查询语句等。

引入一批低代码研发的网络课程，帮助全员开展线上自学。

强化内部培训，依托自身力量，促进低代码研发能力提升。

另一方面，组织开展能力素质认证。

企业结合团队发展状况，逐步形成低代码研发能力的内部认证体系，分批次开展员工低代码研发能力认证。

五、结语
整体智治相比较于传统的企业管理，有参与主体全、参与环节全、要素保障全、涉及层级多、涉及领域多“三全两多”的特点，因此需要企业加速升级治理理念、治理体系、治理工具，做好数据产品创新、数据人才培养等，通过数字赋能，激活各领域各方面的优势和潜力，在全面贯通、高效协同中发挥整体的最大效应，实现企业整体性系统性变革。

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