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来源:风姑娘的数字视角
关于数据治理,在当前企业中,无论是在金融、零售、保险、互联网等各行各业的重要性已有各种铺天盖地的文章,这里就不赘述,我之前也写过好几篇关于数据治理的文章,有兴趣的可以翻下历史文章,比如 数据治理10大坑。
数据治理很重要,但是要做好却非常非常艰难,这比上一套BI 系统难多了,可以算是一场攻坚战,我觉得要打好数据治理的攻坚战,首先是在认知上要有正确的意识,意识决定行动,这样才有可能有胜算。
关于项目归属的问题,正常的反馈肯定是IT类,因为数据治理说白了就是治和理,不管治和理都要用到各种各样的系统,各式各样的数据,以及各类方法工具。
我对于这种项目的概念是分战略层和战术层以及执行层。治在理之前,怎么治是关键,理更偏向于具体的整理、处理即行动。
所以怎么治?是IT说了算么?
如果我们将数据拆分为主数据、业务数据、参考数据、元数据。假设就分为这四种,这里面和IT最有可能密切相关的是元数据,元数据里还可以进行再细分到底是与谁关联性最强。
主数据、业务数据严格来说都要为业务服务的,但IT人员并不懂这些数据是如何和业务挂钩的,或者更严苛来说需要懂数据又懂数据应用的人来主导更好,因为不是所有的业务目标技术手段都能实现,也不是所有的技术业务人员都能听得懂,但是这块数据治理往往都是IT 人员主导,最后就干成了技术项目,与业务几乎没什么关系。
还有一类是参考数据,比如我们常见的货币、行政区域这种固定而几乎不会发生变化的参考数据,在所有的参考数据种,哪些是业务关心的,比如有没有出口业务,比如业务全国铺向了哪些区域,这都决定了企业会使用到哪些参考数据,这些IT人员可以做决定吗?
所以数据治理在战略层应该属于业务类项目,在战术层是业务与IT 相结合的项目,在执行层是IT 人员主导的过程。
很多公司这种项目立项在技术部门,然后找到相应的供应商来支持。结果你会发现整个项目都是搞技术的,信息部的人只懂技术或者只关心技术,一般懂数据应用的人都是非常稀少的,所以更多进入到数据治理项目的是做系统做ETL开发出身的工程师,而项目供应商的团队你也会发现都是搞技术,写代码的,然后这拨人顾自在那做,很快就交付了,或者一拖拖个一年半载都做不完,或者做完了项目价值无法体现。
在第一个认知里,如果你看懂了,你就会发现这个思维认知也是存在问题的,技术人员拥有的是技术思维,产品思维,系统思维,但是并没有数据应用思维,也不懂业务,所以业务部门全员脱离,最终项目价值和业务无法沾上边,这个项目就坐实了属于成本类项目。
数据治理不应是少数人或者技术人员的战斗,应该是全业务参与。
数据治理项目单独做确实比较痛苦,所以很多人都不会单独起一个数据治理项目,很多会在上报表系统的时候把前面的数据整理归为数据治理,这个也是存在一定误区的。
如果按我们前面的分法,数据分为主数据、业务数据、参考数据、元数据,其中主数据与各业务系统运行息息相关,很多系统都不可缺少主数据,所以主数据在系统更换或者升级的时候做最好。
业务数据即各种指标加工、计算逻辑制定,这个可以在BI 系统建设之前或者一起做问题不是很大,但是正常BI项目的指标梳理都是不太完整的,或者又会做成一个技术项目,这个是非常需要注意的。
然后参考数据,这个可以按需,问题不是很大。
元数据要分很多,比如指向业务类的,要结合实际情况是什么时候开始,一些是指向底层中台的就和业务指向的内容操作不一样,具体要结合公司情况到底要管哪些数据,要管到多深、多广。
要注意的是这里提供的是比较简易、比较通用的判断思路,但是思路是死的,并不适用于所有的企业以及所有的企业发展阶段,以及所有的管理要求,所以仅代表一些观点,它是灵活转变的,大家仍然要结合企业的现状进行判断。
总体来说,数据治理非常非常重要,但是非常非常难,难在战略规划、难在执行、难在后续一如既往贯彻,但是如果首要认知上拥有了正确的认识,那么数据治理你就迈向了一条正确的道路,剩下的就是找到懂数据应用的人一起迎难而上。
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