数据作为新型生产要素，已成为企业高质量发展的核心引擎。如何让海量数据从“沉睡资源”转变为“发展动能”，成为企业高质量发展过程中必须答好的时代课题。
近年来，湖南中烟长沙卷烟厂紧紧围绕智能化转型需要，以数据治理为抓手，系统推进制度建设、标准建设、资源整合、质量提升和应用赋能，积极探索数据治理新路径。通过巧用“加减乘除”法，持续夯实数据基础、释放数据价值、激发创新活力，为工厂高质量发展注入强劲数字动能。
做好补基强基的“加法”，让数据治理体系立起来
数据管理涉及部门多、业务链条长，随着企业业务系统不断丰富、数据规模持续增长，仅依靠单一部门难以实现有效统筹。长沙卷烟厂坚持把组织建设和制度建设作为数据治理工作的起点，着力构建职责清晰、协同高效的数据治理体系。
工厂成立数据治理领导机构和专项工作团队，建立分工负责、协同推进、全面覆盖的工作机制，形成业务部门、技术团队和管理部门共同参与的治理格局。围绕数据全生命周期管理，系统建立数据管理、数据模型、数据共享、数据安全等制度体系，为数据治理提供统一遵循。
与此同时，持续开展数据治理专题培训和标准宣贯，引导干部职工树立数据思维、强化数据意识，推动数据治理理念融入业务管理全过程。
从组织机制到制度体系，从管理规范到标准规则，一套覆盖全流程、贯穿各领域的数据治理框架逐步建立，为后续治理工作打下坚实基础。
做好去伪存真的“减法”，让数据资源质量优起来
数据质量决定数据价值。如果数据存在重复、缺失、错误等问题，再先进的分析工具也难以得出正确结论。提升数据质量，关键在于摸清家底、统一标准、规范管理。
该厂围绕安全、生产、质量等核心业务领域，全面开展数据资源梳理工作，对数据来源、业务含义、使用场景和价值属性进行系统识别，建立统一规范的数据资源目录，推动数据资源从“散而不清”向“全而有序”转变。
针对数据标准不统一、口径不一致等问题，持续推进数据分类、数据元管理和编码规则建设，统一命名规范、统一业务口径、统一管理标准，确保同一项数据“来源唯一、定义一致、理解统一”。
同时，建立数据质量问题收集、分析、整改和反馈机制，持续完善数据质量规则库，对数据完整性、准确性、一致性等关键指标进行动态监测，实现质量问题及时发现、及时整改、持续优化。
通过系统治理，一批影响数据应用的数据“杂质”被逐步清除，数据可信度、规范性和可用性不断提升，为数据价值释放奠定坚实基础。
做好打破壁垒的“除法”，让数据流通渠道畅起来
数据只有流动起来，才能真正发挥价值。过去，由于不同业务系统独立建设，数据分散存储在各个平台和应用之中，在一定程度上形成了“信息孤岛”。如何打破系统边界、实现资源共享，成为数据治理的重要任务。
该厂坚持以数据集成共享为突破口，加快推进数据资源汇聚和流通体系建设。聚焦质量、能源以及仓储配送等关键业务，持续推进数据入湖工作，将分散在各系统中的数据统一汇聚到企业数据资源池，实现数据集中管理和统一调度。
在此基础上，建立数据共享交换机制，对入湖数据进行标准化加工处理，形成可调用、可复用的数据服务，推动数据线上申请、线上共享和线上使用，实现数据资源跨系统、跨业务、跨部门流通。
针对生产过程中产生的大量时序数据，建立统一业务标签体系和语义映射规则，为数据赋予清晰的业务含义，实现数据可识别、可检索、可调用，不断提升数据流通效率和协同水平。
从系统互联到资源互通，从数据汇聚到共享服务，越来越多的数据资源突破边界限制，实现高效流动。
做好聚势赋能的“乘法”，让数据要素价值活起来
数据治理的最终目的，在于创造价值。随着治理体系逐步完善、数据资源不断汇聚，该厂将治理成果加快向业务应用转化，持续推动数据与生产制造全过程深度融合，让数据真正成为驱动发展的新动能。
图为“数智”团队在生产现场开展数据应用课题
围绕智能制造建设需求，工厂聚焦生产运行、质量管控、能源管理等重点领域，打造生产可视化看板、水分链模型等业务场景，实现关键指标实时监测和运行状态动态展示。
在能源管理领域，通过能源数据建模和分析应用，实现能源运行状态精准感知和精细管控；在生产管理领域，通过可视化分析和动态监测，为生产组织优化提供决策支撑；在质量管理领域，通过数据关联分析和趋势研判，提升质量预警和过程管控能力。
与此同时，围绕智能排产等场景建设需求，持续拓展数据应用深度和广度，推动数据要素向管理效能、创新能力和发展优势转化。
从“经验判断”到“数据决策”，从“事后分析”到“实时洞察”，数据正在成为企业管理的“新语言”、创新发展的“新引擎”。
未来，长沙卷烟厂将持续深化数据治理体系建设，进一步完善数据标准体系、提升数据管理能力、拓展数据应用场景，推动数据治理与卓越级智能工厂建设深度融合，让更多“沉睡数据”转化为“发展增量”，不断为企业高质量发展注入强劲数字动能。（李超）
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