探索中国CIO人才现状 | 第四季调研报告
数据治理的那些“坑”和“三板斧”
2023-04-26  

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

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程文涛 中创新航数据业务化&大数据负责人

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

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。

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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!