2022-07-05 23:07 浏览量:381
序:缘何要进行数据治理验证呢?也许读者可能第一次听说这个话题。在数字化转型、数字经济、数据要素、数据资产、数据价值等一系列眼花缭乱的词汇下,数据治理成为了当前的热点。数据治理不是什么新鲜事,也不是立竿见影的万能药,而是要踏踏实实研究数据,弄清什么数据,什么是数据治理,数据治理的核心是什么,只有弄清一件事,才能更好想为什么去做,如何去做,做的成果如何衡量。据统计,很多企业数据治理是不成功的,所以客户才提出数据治理验证的话题。下面我们深入聊聊数据治理场景验证。
一、认识数据治理
大家可以思考一个问题:有没有国家治理验证的例子,有没有公司治理验证的例子?治理是什么,治理是组织、制度、流程、工具等综合机制。我们从没有听到国家治理机构验证的例子,也没听到过公司治理体系验证的例子,那么数据治理是公司治理的一部门,为什么要验证,难道数据治理组织不是公司决策层同意的吗,难道数据治理制度不是公司领导层同意的吗?恐怕还真不是,大多数情况下都是信息部门组织的,领导层和决策层恐怕并不深入了解,因此才有验证一说。既然验证,我想最重要的事情就是弄清楚什么是数据治理,什么是数据管理,什么是数据项目,如果边界弄不清楚,就会弄巧成拙。
二、数据治理验证什么
要想弄清数据治理验证什么,首先要弄清什么是数据治理?根据DAMA定义,数据治理是在组织中为数据管理建章立制,实现对数据管理的管理,因此数据治理说白了就是组织、制度、流程等方面的内容,而不是数据模型、数据分布、数据分类分级、数据安全、质量规则等方面的东西,难道我们要验证组织是否成了,数据制度是否发布了,数据管理流程是否健全?当然不全是,倘如进行数据治理体系验证,第一个核心点应该是组织的真正作用是否发挥了,很多单位成了组织治理组织基本跟没成立一样,为什么呢?一是岗位、职责并不明确,二是职责并不到人,三是组织里大都是领导,基本没有做实事的人,四是为了成立组织而成立组织;第二个核心点应该是制度和流程的管控效果怎么样?能否保证数据在各个管理域是被管理的,是否真正发挥了数据价值;第三个核心点应该是技术工具是否有效支撑了数据治理的落地工作。
落地可能是很多领导挂在嘴边的话,那我们思考下什么是落地呢?落地不是说说而已,也不是呈现的几个文件,而是将数据治理融入公司的数据项目建设过程中,形成良性的数据管理机制。开口就谈数据治理,那数据治理工作一定还不深入,还在表面。
三、如何开展数据治理验证
那么如何开展数据治理验证呢?企业的数据治理团队就像医生一样,要去诊断,望闻问切是少不了了,要能看到公司的数据管理问题,那么如何看到呢,举个例子,我们经常会开项目例会的,项目中会反应形形色色的问题,比如数据不完整、数据缺失、统计口径不一致,这就需要数据管理人员有敏锐的洞察力;要能听到企业里各部门反应的数据问题;要能主动访谈沟通数据管理问题,在前三步基础上对症下药,才能更好的解决公司的数据问题,这就是实事求是,不能形而上学。也就是要求数据管理团队要掌握全面的数据管理知识,比如对DCMM、DAMA等体系要熟稔于心。
另外数据治理验证要发现病人之痛,解决最痛点问题的时候还要思考解决系统性的问题,也就是我们常说的要采用中西医结合的方式。痛点不解决就是很难受的,但是只解决痛点可能不能解决根本性问题。因此,数据治理场景的验证的关键还是业务驱动!疼痛解决了,才会有人说你是好医生,你才有机会进一步从根本上解决问题。而不是一下子就打一剂强心针,也不能一口吃个胖子,中医的虚不受补就是这个道理。
四、数据治理能力如何打造
我们企业都想通过数据治理验证来打造本企业的数据治理能力,也就是知识转移,赋能的过程。愿望往往都是很美好的?到了做事的时候,就成了退避三舍,跟我没关系了,还是你们数据治理咨询的单位弄吧。组织也要帮着推动建立,制度也要推动发布,就连数据治理的会议也要乙方组织。这样的验证过程就是雾里看花啊,雾散花落。如果要想成为拳王一定要亲自练拳,要想成为优秀的赛车手一定要亲自练车的,我们站在台下看,那永远只是观众。能力离我们会越来越远,要想知道梨子的滋味,必须要亲自尝尝的。只要深刻理解了数据治理的含义,亲自了解企业自身的数据问题,躬亲数据治理工作,我想一定会有能力的积蓄和爆发的,当然过程一定需要领导的支持,不仅口头支持,更要身体力行。
举个例子,当前开展数据中台、数据湖的项目是很多的,最终还是要进行数据分析、数据展现的,“你要乙方要推动各部门应用,如果他们不用系统就意味着建设失败”,这个场景应该是很熟悉的。其实,使用数据、数据需求、数据决策是数据文化的改变,乙方推动基本很难,除非特殊手段。站在企业考虑,如果公司领导都不用指着下面部门用是不现实的。据我所知,某国内特大型集团生产运营分析会就是看着系统上的数据召开的,参会领导一律不许读稿子,就是看着数据说话。这是一个数据驱动、数据文化很好的例子。
五、如何成为数据治理老司机
现在社会上有个情况,数据治理必谈华为,貌似把华为的数据治理体系搬到你公司你就插上飞天的翅膀了。这就好比,不管你得得什么感冒,是冷伤风还是热伤风,你问别人吃感冒胶囊好了,你就照此拿药,当然这种做法很迂腐了。华为数据数据治理是成功的,毋庸置疑。但是我们学华为学的是什么呢?应该学人家的神,不是学人家的形!人家什么时候开始数据治理的,人家的数据文化环境是什么,人家数据治理花了多钱,你了解过吗?所以,数据治理这件事永远不要照搬,弄清自己的现状,定好自己的目标,踏踏实实建设。就像你目前就会骑自行车,给你个法拉利也不会开。不要一山望着一山高,好好修炼自己的数据治理能力,才能更好的让公司的数据管理有好的成效,数据治理没有捷径。所以,我们更应该好好修炼数据治理、数据架构、数据建模、数据存储、数据安全、数据存储、文件和内容、主数据和参考数据、数据仓库和商务智能、元数据、数据质量、大数据和数据科学等方面的能力,并综合应用才能发挥数据治理的综合成效,才能真正的把数据质量有效提高,才能保证数据真正成为企业数据资产,才能发挥数据要素的价值,才能更好支撑公司的数字化转型,才能使企业高质量的发展。
六、数据治理的灵魂
数据治理关键在理,重则在治。
来源:志明与数据
作者:晓晓