无治理，不资产！

数据通过数据治理形成数据资产，流程通过流程治理形成流程资产，概括下来业务通过数字化治理形成数字化业务资产。

基于这个逻辑，就为传统业务治理的概念带来了新的含义和定义的延展。

传统意义上的业务治理是指对企业的业务进行规划、管理和监督，以确保业务能够按照企业的战略目标和规划方向有序地运行。业务治理包括对业务流程、业务规则、业务数据、业务安全等方面的管理和监督，以确保业务的高效性、可靠性和安全性。

而以数字化的业务资产的角度，业务治理其实被充实了数字化的流程治理和数据治理的内容，并且强调了以体系化的思维和高度来重塑业务的重要任务。如下图所示，这种体系化，其实就是打破传统的数据和流程的边界，以业务的高度从流程和数据两个维度重新构思制定治理的策略、方式和目标，从而在业务敏捷高效和规范稳健之间取得最佳的动态平衡。

所以，当业界普遍关注数据治理和数据资产的今天，流程治理刚刚起步，我更愿意通过体系化的思路，来统一企业的治理资源和治理能力，在业务治理的高度上统一构思数据治理和流程治理。

如下图所示，我们完全可以将不同层级的业务、数据和流程取得一一对应，最小的流程元素可以通过定义元数据表达规范后展现出数据对业务的映射，从而形成自上而下和自下而上的完整统一。

流程治理与数据治理是企业数字化业务治理的两大核心支柱，二者既存在显著的目标、对象与手段差异，又在业务价值落地层面深度耦合。以下从差异点和协同路径两个维度展开系统分析。

一、 流程治理与数据治理的核心差异点

二者的差异源于治理对象的本质属性不同 —— 数据是静态的、结构化的信息载体，流程是动态的、跨节点的业务链路，这种差异决定了治理目标、方法、成果的全方位区别。

二、 流程治理与数据治理的协同路径

流程与数据是业务的一体两面—— 流程是数据产生的 “链路载体”，数据是流程运行的 “信息血液”。二者的协同是实现业务资产价值最大化的关键，可通过目标协同、技术协同、管理协同、价值协同四个层面落地。

1. 目标协同：对齐业务战略，统一治理导向

统一治理目标：将流程治理的 “效率优化” 目标与数据治理的 “质量提升” 目标，统一到支撑业务战略落地的核心导向下。例如：快消品企业的 “敏捷营销” 战略，既需要流程治理缩短促销政策审批流程（从天级到小时级），也需要数据治理保障区域、用户、产品标签数据的准确性，二者缺一不可。

明确协同范围：识别业务核心流程（如供应链流程、营销流程、研发流程），划定这些流程对应的核心数据域（如物料主数据、客户主数据、订单数据），实现 “流程 - 数据” 的范围绑定，避免治理范围脱节。

2. 技术协同：打通工具链路，实现数据双向流动

技术协同是二者协同的核心支撑，关键在于建立 “流程数据” 与 “业务数据” 的双向流转通道：

流程治理为数据治理提供 “数据需求”流程挖掘和流程监控需要明确的数据输入标准：例如，要分析采购流程的瓶颈，需要采购申请、审批、下单、入库等节点的时间戳、执行者、状态数据。这些需求可反向驱动数据治理，明确相关数据的采集范围、质量标准（如时间戳格式统一、执行者信息完整），避免数据治理“无的放矢”。

数据治理为流程治理提供“高质量数据源”流程挖掘的准确性完全依赖于事件日志数据的质量：如果日志数据存在缺失、格式混乱、重复记录等问题，流程挖掘的结果会严重失真。数据治理通过清洗、校验流程日志数据，保障流程挖掘能还原真实业务链路，支撑流程优化决策。

工具链打通：推动流程挖掘工具与数据治理平台的集成，实现数据从 “采集 - 治理 - 输入 - 分析” 的闭环。例如：数据治理平台将清洗后的流程日志数据，直接推送至流程挖掘工具；流程挖掘工具输出的流程优化需求，反向同步至数据治理平台，指导数据质量优化。

3. 管理协同：建立跨职能机制，统一治理规范

成立联合治理团队：组建包含业务、流程、数据、IT 等部门的业务治理委员会，避免流程治理由运营部门主导、数据治理由 IT 部门主导的 “各自为政” 现象。委员会负责制定统一的治理计划、协调资源、评审治理成果。

统一治理规范：制定 “流程 - 数据” 协同的治理规范，明确关键规则：

流程梳理时，同步定义该流程产生、消耗的数据清单及数据标准；

数据标准更新时，同步评估对相关流程的影响（如客户编码规则变更，需同步更新销售订单流程的节点数据录入规则）；

建立 “流程问题 - 数据问题” 的归因机制：例如，流程审批时效过长，需区分是 “流程节点设置不合理” 还是 “数据录入延迟导致的等待”。

统一绩效考核：将流程治理指标（如流程合规率、节点时效）与数据治理指标（如数据准确率、完整性）纳入业务部门的统一考核体系，倒逼业务部门重视二者协同。

4. 价值协同：形成 “流程 - 数据 - 知识” 的闭环增值

二者协同的最终目标是沉淀数字化业务知识资产，实现价值的叠加、循环和增值：

业务数据化：通过流程治理规范业务操作链路，确保每个流程节点产生的数据 “有据可依、有迹可循”；再通过数据治理，将这些数据转化为高质量的结构化数据资产。

数据流程化：基于治理后的数据，通过流程挖掘发现隐藏的业务规律（如某类订单的审批瓶颈），优化流程设计；同时，将数据分析结果嵌入流程节点（如在采购审批流程中，自动嵌入供应商信用数据校验）。

流程知识化：将优化后的最佳流程实践，与支撑流程运行的数据标准、规则结合，沉淀为业务知识资产（如离散制造业的超级 BOM 流转规则）；这些知识又可反哺新的流程设计与数据标准制定，形成闭环。

在企业数字化的深层逻辑中，业务治理是统筹企业全链路价值流转的核心抓手，而流程治理与数据治理则是业务治理的 “双引擎”—— 二者并非孤立并行的治理模块，而是存在 “流程生数据、数据优流程” 的双向支撑关系。这种相互支撑的耦合效应，不仅能解决传统治理 “各自为政” 的痛点，更能驱动业务资产从 “碎片化沉淀” 走向 “体系化增值”，最终实现企业业务效率、合规水平与创新能力的全方位跃升。

◆ 双向支撑的底层逻辑：流程与数据的共生关系

流程是业务运行的骨架，定义了 “业务如何做” 的链路与规则；数据是业务运行的血液，记录了 “业务做了什么” 的状态与结果。二者的共生关系决定了治理层面的相互支撑：

流程是数据的 “生产链路”：没有标准化的流程，数据的产生就会杂乱无章—流程节点的定义决定了数据采集的范围，流程执行的规范决定了数据记录的质量，流程权责的划分决定了数据溯源的路径。

数据是流程的 “优化依据”：没有高质量的数据，流程的优化就会沦为 “纸上谈兵”—— 流程运行的时效数据、节点数据、异常数据，是识别流程瓶颈、验证流程设计有效性、沉淀最佳实践的核心依据。

流程治理与数据治理的相互支撑，本质是将 “业务动作” 与 “业务信息” 深度绑定，让治理成果真正服务于业务价值创造，而非停留在制度文件或数据报表层面。

◆ 流程治理支撑数据治理的核心价值：让数据 “有源、有序、有用”

流程治理为数据治理提供了明确的价值导向和边界约束，解决了传统数据治理 “为治理而治理”“数据质量与业务脱节” 的痛点，具体价值体现在三个维度：

1. 划定数据治理的范围：明确 “该治理哪些数据”

企业的数据类型繁杂，盲目开展全量数据治理会导致资源浪费、重点模糊。流程治理通过梳理核心业务流程（如供应链流程、营销流程、财务审批流程），可以精准定位业务运行的关键数据域：

基于流程节点，识别 “必须采集的数据”：例如在采购流程中，采购申请单、供应商资质、订单合同、入库验收单等节点，对应了采购需求数据、供应商主数据、订单交易数据、库存数据等核心数据，这些数据是支撑采购流程闭环的必要条件，也是数据治理的优先级对象。

基于流程权责，明确 “数据的归属主体”：流程节点的责任人即为对应数据的 “数据 owner”，例如销售订单流程的销售人员，是订单数据的直接责任人，这为数据治理的权责划分提供了清晰依据，避免 “数据治理无人负责” 的困境。

2. 规范数据治理的标准：确保 “数据如何采集、存储、使用”

流程的标准化运行，直接定义了数据的生产标准，让数据治理有章可循：

数据采集标准：流程节点的操作规范决定了数据的采集格式、字段要求。例如在促销审批流程中，流程治理明确要求 “区域、产品、促销时间、目标销量” 等字段必须完整录入，这就为数据治理制定了明确的采集标准，从源头减少数据缺失、格式混乱的问题。

数据流转标准：流程的流转路径决定了数据的传递规则。例如从 “市场策略制定” 到 “促销方案审批” 再到 “方案发布” 的流程链路，对应了 “策略数据→审批数据→发布数据” 的流转关系，这为数据治理梳理数据血缘、建立数据关联提供了天然依据。

数据使用标准：流程的权责划分决定了数据的访问权限。例如财务报销流程中，普通员工仅能查看自己的报销数据，部门经理可查看本部门数据，财务总监可查看全公司数据，这为数据治理的权限管控提供了业务层面的规则支撑。

3. 验证数据治理的成效：让数据 “真正服务于业务”

数据治理的最终目标是 “数据可用”，而流程的运行效果是检验数据价值的最佳标尺：

高质量的数据能够支撑流程的高效运行：例如离散制造业的超级 BOM 流程，若物料主数据、BOM 结构数据准确无误，就能实现从需求 BOM 到服务 BOM 的自动化流转；反之，若数据存在错误，流程就会出现卡顿，这直接暴露了数据治理的短板。

流程的优化需求反向驱动数据治理的深化：例如当促销审批流程从 “天级” 缩短到 “小时级” 后，业务会提出 “实时获取市场销量数据、用户反馈数据” 的新需求，这就要求数据治理进一步提升数据的实时性、准确性，推动数据治理从 “合规性治理” 向 “价值性治理” 升级。

◆ 数据治理支撑流程治理的核心价值：让流程 “可视、可优、可控”

数据治理为流程治理提供了精准的分析依据和技术支撑，解决了传统流程治理 “依赖人工经验”“流程优化缺乏数据佐证”“流程监控滞后” 的痛点，具体价值体现在三个维度：

1. 还原流程的真实面貌：实现 “流程可视化与合规校验”

传统流程治理多依赖人工梳理的 “理想流程”，但实际业务运行中，流程往往存在 “隐形路径”“异常节点”，这些问题仅靠人工无法全面识别。数据治理通过保障流程事件日志数据的高质量，为流程挖掘技术提供了可靠输入，实现了流程的 “全景还原”：

可视化真实流程：基于清洗后的流程日志数据（包含节点、时间戳、执行者、状态等信息），流程挖掘工具可以自动绘制出 “实际运行流程”，对比 “理想设计流程”，识别出流程中的冗余节点、跳步操作、瓶颈环节。例如采购流程中，人工梳理的理想流程是 “申请→审批→下单→入库”，但流程挖掘可能发现部分订单存在 “绕过审批直接下单” 的隐形路径，这是人工梳理无法发现的。

自动化合规校验：基于高质量的流程数据，流程治理可以设定合规规则（如 “大额订单必须经过副总审批”），通过算法自动校验所有流程实例，识别违规操作。数据的完整性和准确性，直接决定了合规校验的覆盖范围和精准度 —— 若流程日志缺失 “订单金额” 字段，合规校验就无从谈起。

2. 驱动流程的持续优化：实现 “流程迭代的精准化”

流程优化的核心是 “基于数据找问题、基于数据验效果”，而数据治理为流程优化提供了量化分析的基础：

精准定位流程瓶颈：通过分析流程节点的时效数据、等待数据，识别出流程中的低效环节。例如财务报销流程中，数据显示 “票据审核” 节点的平均处理时间为 3 天，远高于其他节点，这就为流程优化指明了方向 —— 通过优化审核标准、引入 OCR 票据识别技术等方式缩短该节点耗时。

量化评估优化效果：流程优化方案落地后，通过对比优化前后的流程数据（如审批时效、通过率、退单率），可以量化评估优化成效。例如促销审批流程优化后，数据显示平均审批时间从 72 小时缩短至 4 小时，通过率提升 20%，这些量化指标证明了流程优化的价值，避免了 “优化效果凭感觉” 的问题。

3. 实现流程的动态监控：构建 “流程风险的预警机制”

传统流程监控多为 “事后审计”，而数据治理通过提供实时、高质量的流程数据，支撑流程治理构建 “事中监控、事前预警” 的机制：

实时监控流程运行状态：基于数据治理平台的实时数据同步能力，流程治理可以搭建监控仪表盘，实时展示核心流程的运行指标（如订单处理量、审批时效、异常订单占比）。例如生产流程中，若实时数据显示 “某条产线的工序完成率低于阈值”，系统可立即发出预警，避免生产延误。

构建流程风险的预测模型：基于历史流程数据和业务数据，通过机器学习算法可以预测流程风险。例如基于历史客户投诉数据、订单履约数据，预测 “某类订单的履约延迟风险”，并提前优化流程节点（如调整备货流程、加强供应商协同），实现从 “被动应对” 到 “主动预防” 的转变。

◆ 双向支撑下的业务治理终极价值：沉淀数字化业务资产，赋能企业可持续发展

流程治理与数据治理的相互支撑，最终指向业务资产的体系化沉淀，为企业构建 “数据 - 流程 - 知识” 的闭环增值体系，其终极价值体现在三个层面：

提升业务运营效率：通过流程优化缩短业务链路，通过数据治理提升决策效率，二者协同实现 “降本增效”。例如快消品企业的促销流程，流程治理缩短审批时间，数据治理保障用户标签、市场数据的准确性，二者结合支撑企业快速响应市场需求，提升营销转化率。

降低业务合规风险：流程治理明确业务规则与权责，数据治理保障业务记录的可追溯性，二者协同构建 “流程留痕、数据可查” 的合规体系。例如金融行业的信贷流程，流程治理规范审批节点，数据治理保障客户资质数据、信贷风险数据的真实性，有效防范信贷违规风险。

沉淀企业核心竞争力：通过流程治理沉淀最佳流程实践，通过数据治理沉淀高质量数据资产，二者结合形成企业独有的知识资产。这些知识资产（如离散制造业的超级 BOM 流转规则、快消品的促销策略模型）无法被竞争对手轻易复制，成为企业可持续发展的核心竞争力。

综上所述，流程资产和数据资产是业务数字化的核心资产，是企业数字化业务治理的基石，基于业务治理的理念，需要超越流程看流程，超越数据看数据，回归业务本质，聚焦业务价值。然而由于部门设置和业务范围的约束，当前数据治理和流程治理还处于各自为战的阶段，亟需从业务治理的高度来统筹数据资产和流程资产。对于流程而言，企业需要在规范的流程管控和灵活的业务运营之间取得动态平衡，这就对业务数字化提出了更高的要求。

同时，开展业务治理还需要明确的价值方向的指引，秉承以终为始的思想，针对业务提升的潜力发力，统一全局的业务治理理念共识，才能为整体的数字化提供保障。

并且，数字化业务治理不是数据治理团队或者是流程治理团队单独可以担负的任务，由于同时跨部门跨业务组织，需要决策层从更上层次统筹考虑，设置综合性专业团队或组织，如业务治理委员会或数字化部才能予以完成的工作。只有赋予来治理团队更多的权限和更广泛的职责范围，才能形成跨域跨部门墙跨系统孤岛的能力，这是开展业务治理的刚需，也是治理成功的保障。并且，通过全域的打通，往往能获得更为准确全面的业务价值的洞察。

在激烈的市场竞争中，业务治理对于重塑核心竞争力，打造灵活敏捷的业务能力，匹配基于数据洞察掌握市场趋势与需求变化，是企业成为行业领军企业的必由之路。

总之，流程挖掘为业务治理带来了新的思路和支撑，下一篇，我们会从开展业务治理的框架思路以及最终体现的业务价值的维度来解读数字化业务资产的价值方向。