要点总结 #
随着数据量的急剧增加和数据资产化进程的加速，企业如何有效部署数据治理并采取相关战略行动成为一个重要问题。本研究通过对中国山东黄金集团的深入案例研究，提出了一个数据治理的战略行动框架。研究发现，企业通过数据协作、激活数据潜力认知、发展数据相关能力以及建立数据合法性四个关键活动来配置数据治理，并通过数字技术投资和治理机制设计两大战略行动来支持这些活动。
本研究不仅为数据治理和战略行动领域的研究做出了贡献，还为实践者提供了一个替代的实施框架。通过整合数据治理的两个研究流派，本研究强调了数据治理作为集体行动的重要性，并提出了数据合法性的概念，进一步丰富了数据治理后果的研究。研究结果表明，数字技术投资和治理机制设计是确保数据治理成功部署的关键战略行动。
关键要点 #
论文重要性 #
本研究为企业在数字化转型中如何有效部署数据治理提供了理论框架和实践指导。随着数据成为企业的重要战略资源，数据治理的成功与否直接影响到企业的竞争力和创新能力。通过提出数据合法性的概念，本研究不仅丰富了数据治理后果的研究，还为企业在数据治理过程中如何平衡创新与合规提供了新的思路。未来研究可以进一步探讨数据治理的动态调整机制及其对企业长期发展的影响。
图表分析 #
企业数据治理战略行动框架 #
🔼 该图表展示了企业部署数据治理的战略行动框架，该框架由数据治理的关键要素和战略行动两部分组成。图中核心要素包含四个方面：数据协作、激活数据潜力认知、发展数据相关能力以及建立数据合法性。这四个要素是企业成功实现数据治理的基础。数据协作强调企业内部跨部门以及企业与外部合作伙伴之间为了实现数据治理而进行的合作，这种协作有助于打破数据孤岛，促进知识共享。激活数据潜力认知则强调提高员工对数据重要性和价值的认识，这通常需要领导层的引导和积极的企业文化。发展数据相关能力强调企业需要培养员工在数据收集、处理、整合和分析方面的专业技能，这对于高效利用数据至关重要。建立数据合法性是指企业通过部署数据治理活动，获得社会认可，这不仅能增强企业的公信力，还有助于企业长期发展。为了保证这些要素的顺利实现，该框架提出了两大战略行动：投资数字技术和设计治理机制。投资数字技术意味着企业需要投入资源开发和引进新的数字技术和设备，这为数据治理提供了必要的基础设施。而设计治理机制则强调企业需要围绕数据治理构建相应的组织结构、流程和规范，从而确保数据治理的有效性和可持续性。此外，该框架还强调了数字技术投资与治理机制设计之间的相互作用，两者共同支撑数据治理的四个关键要素，并最终促进企业数据资产的形成。图表清晰地展示了企业如何通过协同作用的关键要素和战略行动来实现有效的数据治理，并为学术界和实践者提供了一个有价值的分析框架。
更多图表分析
数据结构图 #
🔼 该图（Fig.1）以数据结构的形式，展示了研究中如何从原始数据构建起理论框架的过程。它由三个主要层次构成，体现了从具体到抽象的分析逻辑。
第一层是“First-Order Concepts”，这是研究的起点。研究人员通过仔细阅读所有数据，包括访谈记录、档案材料和实地观察笔记，从中识别出关键的事件、主题或项目，并赋予它们初步的标签。这些标签直接来源于原始数据中的关键词或句子，没有受到预先存在的概念或理论的影响，体现了从数据出发的归纳方法。这些初步的标签随后被转化为研究的第一层概念，并根据不同的类别进行分布。
第二层是“Second-Order Themes”，在第一层概念的基础上，研究人员对这些标签和类别进行了迭代测试，以考察它们之间的边界强度和联系。这一过程旨在找出不同类别之间的关联性，从而形成研究的第二层主题。在这一阶段，研究人员会反复推敲数据，不断质疑这些抽象主题是否能够反映新的现象，以及是否已经达到了理论饱和。只有当确定没有新的概念出现，并且现有主题能够覆盖所有新的现象时，才认为理论饱和已经达成。
第三层是“Aggregated Dimensions”，研究人员开始寻找理论和研究领域的相关文献，例如van den Broek & van Veenstra关于大数据协作的研究和Ferreira等关于大数据合法性的研究。这些文献为研究提供了理论基础。研究人员将第二层主题与这些理论文献相结合，形成了聚合维度。最后，研究人员分析聚合维度之间的联系，构建了一个能够解释企业如何部署数据治理的理论模型。这个过程体现了研究的严谨性，最终的模型框架也是由数据驱动产生的，而非研究者主观臆断。
总的来说，该图清晰地展示了研究团队如何一步步地从原始数据中提取、组织和抽象出有意义的结构，从而建立了本文的理论基础。这是一个严谨的、从具体到抽象的分析过程，不仅支持了研究的理论构建，还增加了研究结果的可信度。
数据治理战略行动框架 #
🔼 该图展示了企业如何部署数据治理的战略行动框架。该框架的核心观点是，企业部署数据治理是一个多阶段的过程，需要多个要素的协同作用，并通过战略性行动来驱动。框架的左侧部分列出了数据治理的四个关键要素：数据协作、激活数据潜力的认知、数据相关能力的开发以及数据合法性的建立。这四个要素构成了企业数据治理的基础和核心内容，强调了从组织内外协同，到提升员工对数据价值的认知，再到培养数据处理能力，最终建立数据应用的合法性的完整过程。框架的右侧部分强调了为有效部署数据治理而采取的两个关键战略行动：数字技术投资和治理机制设计。数字技术投资是基础，为数据治理提供了必要的技术支撑，包括数据收集、存储、分析等基础设施。治理机制的设计则侧重于建立有效的组织结构和流程，包括明确职责、建立协作机制、制定数据标准等，旨在确保数据治理的顺利进行。框架的核心部分是连接战略行动与数据治理要素的箭头，表明战略行动是驱动数据治理的关键力量。数字技术的投入和治理机制的设计，为数据协作的实施提供了技术和组织保障，提高了员工对数据潜力的认知，促进了相关数据能力的发展，并最终帮助企业建立数据合法性。通过这种方式，数据治理不再是一个孤立的行动，而是与企业的整体战略紧密结合，通过技术和管理机制的优化，实现数据价值的最大化。总而言之，该框架为企业理解和实施数据治理提供了一个清晰的指导，强调了从战略层面统筹规划，结合技术投入和治理机制的完善，才能有效地实现数据治理的目标，并将其转化为企业的战略优势。框架不仅适用于传统企业，也为其他类型的组织提供了有益的借鉴。
数据结构图 #
🔼 该图表为论文中提出的数据结构框架，展示了企业如何部署数据治理，并将其转化为战略行动。该框架通过三个层次的结构来分析数据治理过程：第一层是“一级概念”，这些概念直接来自研究案例中的观察和访谈，包括企业内部不同部门的数据整合、与外部专业设备供应商的合作、领导者的数字化愿景、数据相关能力的培养等。第二层是“二级主题”，是对一级概念的进一步抽象和归类，如基于数据的企业内部协作、基于数据的外部参与者协作、管理层的洞察和倡议、数据驱动的愿景和文化推广等。第三层是“汇总维度”，将二级主题归纳为更高层次的类别，包括数据协作、对数据潜力的认知、能力发展、数据合法性的建立以及必要的战略行动。 具体来说，该框架揭示了数据治理的核心要素：首先是数据协作，强调企业内部不同部门以及与外部合作伙伴在数据治理方面的协同工作；其次是感知数据潜力，即企业管理层需要清晰认识到数据在业务运营和决策中的战略价值，并通过企业文化来培养员工对数据的积极认知；第三是数据相关能力的培养，包括个人和组织层面数据收集、处理和分析能力的提升；第四是数据合法性的建立，通过获得国家和社会认可，以及行业和公众的认可，企业的数据治理活动才能得以持续。此外，框架还强调了实施数据治理所需的关键战略行动，包括对数字技术的投资，以及有效的治理机制设计。 这个框架不仅为学术研究提供了一个结构化的分析模型，也为企业实践提供了指导，说明了数据治理并非孤立的活动，而是需要通过协作、认知、能力和战略行动来共同实现的。整体而言，此图表清晰地展示了企业如何通过多层次的策略和行动来部署和推进数据治理，对于理解企业如何有效地将数据转化为战略资产具有重要意义。
数据治理战略行动框架 #
🔼 该图展示了企业部署数据治理的战略行动框架。框架的核心是数据治理，它由四个相互关联的关键要素构成：数据协作、数据潜力的认知、数据相关能力的开发以及数据合法性的建立。这些要素之间通过箭头相互连接，表明它们是一个循环迭代的过程。其中，数据协作是基础，它为其他要素的开展奠定基础；数据潜力的认知则强调了组织内部对数据价值的认识和重视程度；数据相关能力的开发则侧重于组织在数据收集、处理和分析等方面的能力提升；而数据合法性的建立则体现了数据治理的最终目标，即通过合法合规的手段实现数据价值的最大化。为了支持数据治理的有效实施，该框架还强调了两个关键的战略行动：对数字技术的投资和治理机制的设计。这两个战略行动通过箭头指向数据治理的整体框架，表明它们是驱动数据治理的关键因素。数字技术的投资为数据治理提供了基础设施和技术保障，而治理机制的设计则为数据治理的实施提供了制度框架和流程规范。这两个战略行动之间也存在相互作用，相互促进，共同推动数据治理的有效实施。总的来说，该框架揭示了企业如何通过战略行动来部署数据治理，并强调了数据治理是一个复杂且需要多方协同努力的系统性工程。企业需要通过技术投资、机制建设、能力提升以及文化塑造等多方面的努力，才能真正实现数据驱动的业务增长。该框架对企业的数据治理实践具有重要的指导意义，有助于企业更好地理解数据治理的本质，并在实践中更加有效地部署数据治理战略。
深度解读 #
数据治理框架 #
本论文提出了一个数据治理的战略行动框架，旨在帮助企业有效配置数据治理活动并实施相关战略行动。通过对中国黄金矿业公司（山东黄金）的深入案例研究，作者识别了四个关键的数据治理活动：数据协作、数据潜力感知、数据能力开发和数据合法性的建立。这些活动由两个战略行动支持：数字技术投资和治理机制设计。该框架不仅为学术界提供了新的研究视角，还为实践者提供了一个可操作的实施方案。数据协作是企业数据治理的基础，通过与外部合作伙伴的合作，企业可以弥补自身资源的不足，提升数据管理能力。数据潜力感知则强调通过高层领导的引导和组织文化的塑造，提升员工对数据价值的认知。数据能力开发则通过培训和技术支持，确保员工能够有效处理和分析数据。最后，数据合法性的建立通过获得社会和政府的认可，确保数据治理活动的长期可持续性。
数字技术投资 #
论文指出，数字技术投资是确保数据治理成功部署的关键战略行动之一。通过投资数字技术，企业能够以更低的成本收集、存储和分析数据，从而为数据治理提供必要的技术基础设施。山东黄金通过与华为等外部合作伙伴的合作，开发了大数据平台和ERP系统，实现了数据的集中管理和标准化处理。数字技术的模块化设计不仅提高了数据治理的效率，还增强了企业内外的协作能力。此外，数字技术的应用还推动了组织结构的变革，使得企业能够更灵活地应对数据治理中的挑战。论文强调，数字技术的投资不仅仅是技术层面的升级，更是企业战略转型的重要组成部分。通过数字技术的支持，企业能够更好地应对数据量的爆炸式增长，并将数据转化为有价值的资产。
治理机制设计 #
论文详细探讨了治理机制设计在数据治理中的重要作用。治理机制的设计包括关系机制和组织结构两个方面。关系机制通过加强内外部参与者之间的沟通与协调，确保数据治理知识和技能的传播。山东黄金通过与外部合作伙伴的合作，建立了跨部门的项目团队，并通过高效的沟通渠道解决了数据治理中的问题。组织结构的调整则通过半分散化的组织形式，平衡了集中决策与分散执行之间的矛盾，确保了数据治理活动的灵活性和高效性。论文指出，治理机制的设计不仅能够提升数据治理的效率，还能够增强企业的战略行动能力。通过建立支持性的组织结构和关系机制，企业能够在数据治理过程中保持足够的灵活性，并确保各参与方的行动一致性。
数据合法性 #
论文提出了数据合法性的概念，强调企业在数据治理过程中需要获得社会和政府的认可。数据合法性不仅是企业数据治理活动的目标之一，也是确保数据治理长期可持续性的关键因素。山东黄金通过参与国家标准的制定和获得多项专利与奖项，成功建立了数据治理的合法性。数据合法性的建立不仅能够增强企业的社会认可度，还能够为企业的数据治理活动提供法律和政策上的支持。论文指出，数据合法性的建立需要企业在数据治理过程中保持透明和合规，并通过与政府和社会各界的合作，确保数据治理活动的合法性和正当性。通过建立数据合法性，企业能够更好地应对数据治理中的风险，并为未来的数据治理活动奠定坚实的基础。
未来研究方向 #
论文在结论部分指出了未来研究的几个方向。首先，未来的研究可以扩展到更多的案例，甚至采用混合研究方法，以验证本论文提出的框架的普适性。其次，数据合法性的概念需要进一步扩展，特别是在数据质量、安全和隐私等领域的专门研究中，数据合法性的定义和应用可能需要进一步调整。此外，论文还建议未来的研究关注企业在数据治理过程中数字技术投资策略和治理机制的动态调整。随着数据治理的持续进行，企业需要不断调整其技术投资和治理机制，以适应不断变化的外部环境。最后，论文呼吁未来的研究关注数据治理的长期影响，特别是数据治理对企业战略和竞争优势的长期影响。通过进一步的研究，学术界和实践者可以更好地理解数据治理的复杂性和动态性，并为企业的数字化转型提供更有力的支持。
完整论文 #
