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一、提出背景 精益管理起源于精益生产。精益生产（Lean Production），简称“精益”，是衍生自丰田生产方式的一种管理哲学。精益生产是通过系统结构、人员组织、运行方式和市场供求等方面的变革，使生产系统能很快适应用户需求不断变化，并能使生产过程中一切无用、多余的东西被精简，最终达到包括市场供销在内的生产的各方面最好结果的一种生产管理方式。 精益化管理就是组织经过整体思维、把握趋势，最大化发挥内部优势和有效运用较少的资源，做出正确的战略抉择。并通过高层管理者和利益相关者价值主张的重塑，高效至精、降损求益，以实现顾客价值最大化，达成组织战略成长目标而进行的系统化、绿色化、持续性的设计、实施、评估、和改善的全员工作过程。 其实，智能工厂、工业互联网、工业大脑也都是现阶段企业实现精益化管理的手段，企业精益管理的目的就是精准管理、精准决策、健康发展。但是，这一切如没有精准数据的支撑就是空中楼阁。大家都知道，目前绝大多数的央企、集团企业都在进行数据治理，但是为什么决策层还是不敢用数据洞察的结论进行决策呢？关键就是数据还不够精准。通常总以为建了完善的数据标准、制订了严格的审批流程、构建了强大的数据管理系统数据质量就会提高，数据价值就会增强，其实并非如此，比如，数据标准只能从格式、范围等因素限制，但并不能保证数据的正确性与准确性；审批流程中人为因素太大，一旦有问题的数据进入到运算环节，就像癌细胞进入血液，危害之大不可估量。火箭爆炸、工厂爆炸、管道爆炸，最终总是和数据问题脱不了干系。因此，为了实现企业的精益化管理，建立数据精益化管理体系就显得尤为重要。 二、数据精益化管理内涵 数据精益化管理就是为关键数据建立精益管理体系，以达到支持准确决策的目的。 数据精益化管理的内涵： 精：数据的精准、精确、高质量，高品质、高效率。 益：价值最大化，强调效益、责任，强调价值和体验。 化：量变到质变，化于无形，强调尽善尽美的精益价值状态。 管理：强调的是制度、流程、绩效，而不是人。数据精益化管理区别于数据治理，数据精益化管理的范围比数据治理的范围要小，但是精益化管理的小量数据的价值最大。 三、数据精益化管理体系 数据精益化管理主要是针对价值较高的数据进行精益化管理，以保证数据洞察更接近于规律或趋势。俗话说：差之毫厘，谬以千里。因此，决策的偏差有时候对企业是颠覆性灾难。所以，数据精益化管理就是有的放矢的最基础、最要紧、最重要的工作。那么如何建立数据精益化管理体系呢？下面具体谈谈。 1、建立组织 数据的精益化管理首先要建立组织，该组织的组成人员要求对数据的管理能力和应用能力都比较高，比如数据科学家、数据治理专家等。可以说类似军队里的尖刀连，承担比一般数据管理组织更重要的角色。 2、确定范围 确定范围就是要明确对那些数据进行精益化管理，对那些数据模型进行精益化管理，因此这就有一个确定范围的要求。确定哪些数据和模型作为数据精益化管理的范围可以按照以下方法：（1）对数据和模型进行分类，摸清企业具体有哪些数据，可以按照价值链方法进行数据和模型的分类；（2）对分类后的数据和模型进行价值评估，评估可以按照数据和模型的使用频率、使用范围、影响程度等评估。（3）确定数据和模型范围，对评估后的数据和模型按占比百分之二十的内容裁剪。 3、管理措施 确定了需要精益管理的数据和模型后，就要对这些数据和模型采取精益化管理的措施，这些措施包括：（1）数据质量管理的加强，比如准确性、一致性、及时性监测的频率，形成有效的数据质量报告，并加强改进措施和监督机制（2）数据模型有效性管理，对决策影响重大的模型要单独管理，对模型的训练要持续加强，对模型的洞察要持续改进，形成自组织、自学习的智能化机制，对模型的有效性持续管控； （3）对数据和模型属权组织的加强，发挥组织能动性，充分发挥专家作用，充分授权，加强人才、设备、投资等保障机制；（4）标准和数据动态优化的及时敏捷，发现问题及时处理和优化，尤其涉及影响重大的数据，比如影响决策的指标，通常都是由多个数据复合计算而来，其中一个数据不准确就会影响最终结果。（5）数据自动化管理工具的应用，将AI技术快速应用到数据精益化管理中至关重要，现在数据数量、数据类型、数据来源越来越多，必须通过AI智能化的手段进行管理，才能提高精益化管理能力。 4、测量评估 测量和评估是管理体系有效性的必要活动。通定期评估，比较数据的质量、模型有效性、组织的效能、工具贡献等在精益化管理体系建立前和建立后的变化，是否有提升，存在哪些问题，哪些方面还需要优化，从而通过测量和评估活动提出优化的点、线、面，为精益化管理体系的完善提供依据。 5、体系优化 对测量和评估发现的问题，制定体系优化方案，明确责任部门、责任人、优化计划等，在管控机制下进行体系优化和完善。 6、持续改进 数据精益化管理体系的精益也体现在持续改进和创新上，数据不断增多，技术不断发展，如何对数据进行精益化管理，使数据发挥作为资产的更大价值，也需要管理方法、管理体系的持续改进和创新。 四、结束语 数据作为战略资源越来越受到企业重视，如果更好的发挥数据资产的价值，每个企业都在做着不同的尝试，不管是数据中台、大数据、还是数据治理项目，对数据质量、数据共享、数据运营都多少会有涉及，但是在数据爆发的时代，如何抓住核心数据的价值是值得每个企业去思考的问题，如何对这些核心数据进行精益化管理也是面临的重要挑战，本文抛砖引玉，希望数字化转型迫切的企业，能够建立起精益化数据管理体系，对数字化转型起到有利的支撑！ |
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