数据治理的那些“坑”和“三板斧”

本文由CIO发展中心根据中创新航数据业务化&大数据负责人程文涛在“第一届高科技制造创新数字化峰会”的分享整理。

大家好，我是程文涛，在中创新航负责数据板块，主要包括数据业务化、数据应用、数据价值产出，数据底层建设和数据治理。曾在美的负责6-7年的集团从0-1的数据应用建设。 

将数据治理展开讲解，短短30分钟是不能讲述清楚的。所以，今天我主要以数据治理项目为核心，分享在这过程中自己踩过的“坑”，以及如何平定这些“坑”的“三板斧”。 

首先，我们先来看下踩过的六大“坑”。 

第一，全面治理，高举高打。

整个组织架构、项目办公室、智囊团以及各事业部等所有用户，全面开展，高举高打。 对每个高层进行将近70场的访谈。对集团各个业务领域中1600名的IT人员进行调研以及访谈。研产供销领域的20多个业务场景，每个领域至少选择1-2个场景去做，还要将供应商和顾问团队以及业务核心的“金种子”成员邀请到总部现场。 

这整个过程中存在的问题是战线拉的太长，管理成本极高，所有的全面开展导致打造不出标杆，真正的数据底层很多东西没能做扎实，最后导致业务价值无法凸显，以至于大家后期越来越失去信心，甚至集团出现“左倾”和“右倾”。所谓“左倾”就是指高举高打，全面展开，把所有的业务拉进来逼着他们去做一些事情。“右倾”是指应主抓客户主数据、供应商主数据，即聚焦在一些重要的点上。 

第二，组织定位职权不清晰，缺乏抓手

在首席数字官应该向谁汇报的问题上，雇佣公司给了三个建议。第一，首席数字官直接向董事长汇报与业务部门平级；第二，首席数字官向财务部门或者总裁办汇报；第三，首席数字官向IT总监汇报。 

最终集团选择了第一个建议。选择第一个，会出现信息部和数据管理部权责划分问题。而对事业部的人来说，首席数字官是高高在上，发标准、发文件、提要求、不管底层是否能够执行的角色存在。 

第三，将管理办法和若干标准发布当成数据治理的绩效指标

在项目还没想清楚时，已经将一堆标准发布出来，并且把管理总则以及若干标准发布当成数据治理的绩效。复盘时发现，在发布的80%的标准中，基本上没有标准被执行下去，甚至有些标准如何实施都没有考虑好。 

第四，没有取舍，缺乏规划，治理赶不上数据产生

整个大数据被称为数据湖，集团的所有数据包括应用系统数据被称为数据海。数据治理的小伙伴在做着数据池，集团的数据表每年的增量大约在1700张，将整个业务与IT部都动员起来去做数据梳理，一年的产出是不高于1000张表，这样的治理是无止境的。 

做数据治理需要有取舍，第一，管理好湖仓数据，再确认进入湖仓数据的标准，不是所有数据都可以进入湖仓数据。第二，把数据湖中的存量做盘点，对所有的数据进行分级、分步、分范围的治理。存量数据需要区分重点，将简单注册和深度治理进行区分。 

第五，盲目扩大，陷入到具体的数据应用交付中

数据治理进行到一定的程度，会陷入到与数据应用的伙伴做数据交付的盲区。 会觉得数据治理根本上是为了数据能应用起来从而产生价值，因此，重点放在了数据应用。最后发现，项目变成了数据应用项目而不是数据治理。 

第六，治理不清晰，盲目上平台，特别是自研

数据治理就跟财经一样，财经部门的抓手是管钱，营运部门的抓手是管所有的现场。因此，在没弄清楚数据治理的抓手是什么，数据治理如何管理，业务流程是什么等问题，就盲目搭建系统、上平台，是白费功夫的。 

在反思整个过程后，我们总结出了数据治理的“三板斧”。 

第一板斧， 第一步，数据治理成熟度诊断。 了解公司的现状是什么样，需要了解公司治理的整个成熟度。从数据治理的人才、工具、数据质量、数据标准，各个维度进行成熟度的匹配； 第二步，基于现状诊断报告 ，识别出当前阶段数据治理关键价值点； 第三步，数据质量度量标准与评估 ，如客户主数据的完整性和及时性上，能够实现针对一个数据可以评判出它的好与坏。 第四步，发布数据质量评估报告。 通过总体质量报告、分类汇总报告和分析明细报告形成一个完整的数据质量评估报告。并且要提交到业务负责人的手中，让其了解到当前的基线是什么、基线上存在哪些问题，以及之后的目标是什么。这一板斧能够扎实的打下去是有一定的难度，但只要持续的砸下去就一定会有效果。 

第二板斧。 第一步明确数据Owner ，首先在集团层面要数据定则和确权，与集团中的统筹层、管理层、执行层要达成一致，确定各自职责。 第二步，正式的任命每层的owner。第三步，例行的沟通机制，识别重点，问题裁决。 需要有例行的会议。以便于在会议上明确哪些是重点要识别的问题、哪些问题是需要裁决的以及哪些是各个领域需要拉通。数据并不是限定于某一领域的而是具有贯穿性的，因此需要明确的会议机制去拍板。 

第三板斧。 第一步，设计数据治理演进路线。第二步，项目+体系+平台进行有序的常态化治理 ，光有体系是不够的，同时需要有跟业务战略强绑定的项目，在项目中去识别项目中存在的数据问题，在项目中孵化出标准，再发布标准，在标准的基础上推广与应用到其他项目中。常态化的治理是需要上平台的，上平台的前提是将前两步衔接好，再用平台去承载它，这样业务流程才能够清晰，将其嵌入平台，通过平台去日常的落标。 

以上就是我今天给大家带来的演讲内容，感谢大家的聆听！ 

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