物是人非

2023-03-15

數據治理從本身特性和應用架構上是偏底層的，與分析性數據不同，項目實施成果很難以可視化的方式展現出來。如何讓領導看到效果，成為項目的一大難點。

應對措施：

如果數據治理項目只是僅僅從技術實現出發，該項目通常很難獲得成功，也很難獲得期望的投資回報率（ROI）。數據治理項目只有從業務需求出發，才可能獲得成功。

1. 數據治理體系建設。數據治理項目是一種以管理為主導，以工具為輔助的項目。表面上，我們是在建設一個數據治理系統，實質是企業管理流程、管理方法的一次變革。借項目之手，幫助企業集團梳理自身的數據脈絡，重新定義各類數據的權責與歸口，讓數據能夠在制度的約束下逐步完善。

2. 細化數據治理場景需求。當然，數據治理的工作需要實際的內容支撐，如主數據屬性字段表、數據資產需求場景、數據可視化需求。與甲方項目經理溝通明確項目驗收標準，在有明確目標的情況下有序推動項目開展。

3. 持續不斷地迭代運營。數據治理項目進行長期規劃，只有不斷迭代，價值才會逐步地在運營過程中慢慢體現出來。數據治理切勿追求一步到位，應該循序漸進、持續提升。


△數據治理項目成果物示例

數據治理這個話題，看似陽春白雪高大上，實際上是非常下里巴人接地氣，或者說必須要頂天立地才能見實效。頂天是指，與信息化類似，數據治理也是一把手工程，沒有高層推動、在業務與業務間、業務與技術間協調，數據治理無法落地；立地是指：一般是IT人員對數據問題有深刻體會，也是IT人員最先意識到數據治理的重要性，而且數據治理最終是在IT層面落地的。

最后，再給幾條實施小建議，一是在數據治理項目實施前要做好充分準備；二是，數據治理項目實施組織的合理搭建非常重要；三是，數據治理項目實施中通過解決調研發現的問題是抓手；進而數據治理項目實施后持續開展績效考核是進一步成功的保障；四是，數據治理實施只有開始沒有結束，只有持續運維才能長治久安。