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睿治

智能數(shù)據(jù)治理平臺(tái)

睿治作為國(guó)內(nèi)功能最全的數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品之一,入選IDC企業(yè)數(shù)據(jù)治理實(shí)施部署指南。同時(shí),在IDC發(fā)布的《中國(guó)數(shù)據(jù)治理市場(chǎng)份額》報(bào)告中,連續(xù)四年蟬聯(lián)數(shù)據(jù)治理解決方案市場(chǎng)份額第一。

“數(shù)據(jù)治理那點(diǎn)事”系列之一:那些年我們一起踩過的坑

時(shí)間:2019-08-02來源:知乎瀏覽數(shù):677

大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)成為社會(huì)和組織的寶貴資產(chǎn),像工業(yè)時(shí)代的石油和電力一樣驅(qū)動(dòng)萬(wàn)物,然而如果石油的雜質(zhì)太多,電流的電壓不穩(wěn),數(shù)據(jù)的價(jià)值豈不是大打折扣,甚至根本不可用不敢用,因此,數(shù)據(jù)治理是大數(shù)據(jù)時(shí)代我們用好海量數(shù)據(jù)的必然選擇。
但大家都知道,數(shù)據(jù)治理是一項(xiàng)長(zhǎng)期而繁雜的工作,可以說是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的臟活累活,很多時(shí)候數(shù)據(jù)治理廠商做了很多工作,客戶卻認(rèn)為沒有看到什么成果。大部分?jǐn)?shù)據(jù)治理咨詢項(xiàng)目都能交上一份讓客戶足夠滿意的答卷,但是當(dāng)把咨詢成果落地到實(shí)處的時(shí)候,因?yàn)榉N種原因,很可能是另一番截然不同的風(fēng)景。如何避免這種情況發(fā)生,是每一個(gè)做數(shù)據(jù)治理的企業(yè)都值得深思的問題。


在實(shí)踐當(dāng)中有過成功的經(jīng)驗(yàn),當(dāng)然也經(jīng)歷過很多失敗的教訓(xùn),在這些過程中,我一直在思考大數(shù)據(jù)治理究竟是在治理什么?要達(dá)到什么樣的合理目標(biāo)?中間應(yīng)該怎么避免走一些彎路?


誤區(qū)一:客戶需求不明確
客戶既然請(qǐng)廠商來幫助自己做數(shù)據(jù)治理,必定是看到了自己的數(shù)據(jù)存在種種問題。但是做什么,怎么做,做多大的范圍,先做什么后做什么,達(dá)到什么樣的目標(biāo),業(yè)務(wù)部門、技術(shù)部門、廠商之間如何配合做······很多客戶其實(shí)并沒有想清楚自已真正想解決的問題。數(shù)據(jù)治理,難在找到一個(gè)切入點(diǎn)。


誤區(qū)二:數(shù)據(jù)治理是技術(shù)部門的事
數(shù)據(jù)問題產(chǎn)生的原因,往往是業(yè)務(wù)>技術(shù),如:數(shù)據(jù)來源渠道多,責(zé)任不明確,導(dǎo)致同一份數(shù)據(jù)在不同的信息系統(tǒng)有不同的表述;業(yè)務(wù)需求不清晰,數(shù)據(jù)填報(bào)不規(guī)范或缺失,等等。很多表面上的技術(shù)問題,如ETL過程中某代號(hào)變更導(dǎo)致數(shù)據(jù)加工出錯(cuò),影響報(bào)表中的數(shù)據(jù)正確性等,在本質(zhì)上其實(shí)還是業(yè)務(wù)管理的不規(guī)范。


誤區(qū)三:大而全的數(shù)據(jù)治理
出于投資回報(bào)的考慮,客戶往往傾向于做一個(gè)覆蓋全業(yè)務(wù)和技術(shù)域的、大而全的數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目。從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,到加工、應(yīng)用、銷毀,數(shù)據(jù)的整個(gè)生命周期他們希望都能管到。從業(yè)務(wù)系統(tǒng),到數(shù)據(jù)中心,到數(shù)據(jù)應(yīng)用,里面的每個(gè)數(shù)據(jù)他們希望都能被納入到數(shù)據(jù)治理的范圍中來。


但殊不知廣義上的數(shù)據(jù)治理是一個(gè)很大的概念,包括很多內(nèi)容,想在一個(gè)項(xiàng)目里就做完通常是不可能的,而是需要分期分批地實(shí)施,所以廠商如果屈從于客戶的這種想法,很容易導(dǎo)致最后哪個(gè)也做不好,用不起來。所以,我們需要引導(dǎo)客戶,遵循2/8原則——80%的問題產(chǎn)生于20%的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)——從最核心的系統(tǒng)、最重要的數(shù)據(jù)、最容易產(chǎn)生問題的地方開始著手做數(shù)據(jù)治理。


誤區(qū)四:工具是萬(wàn)能的
很多客戶都認(rèn)為,數(shù)據(jù)治理就是花一些錢,買一些工具,認(rèn)為工具就是一個(gè)過濾器,過濾器做好了,數(shù)據(jù)從中間一過,就沒問題了。結(jié)果是:一方面功能越做越多,另一方面實(shí)際上線后,功能復(fù)雜,用戶不愿意用。

其實(shí)上面的想法是一種簡(jiǎn)單化的思維,數(shù)據(jù)治理本身包含很多的內(nèi)容——組織架構(gòu)、制度流程、成熟工具、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施和運(yùn)維——這四項(xiàng)缺一不可,工具只是其中一部分內(nèi)容。大家在做數(shù)據(jù)治理最容易忽視的就是組織架構(gòu)和人員配置,但實(shí)際上所有的活動(dòng)流程、制度規(guī)范都需要人來執(zhí)行、落實(shí)和推動(dòng),沒有對(duì)人員的安排,后續(xù)工作很難得到保障。 建議大家在做數(shù)據(jù)治理的時(shí)候?qū)⒔M織架構(gòu)放在第一位,有組織的存在,就會(huì)有人去思考這方面的工作,怎么去推動(dòng),持續(xù)把事情做好,以人為中心的數(shù)據(jù)治理工作,才更容易推廣落地。

誤區(qū)五:數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)難落地
很多客戶一說到數(shù)據(jù)治理,馬上就說我們有很多數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),但是這些標(biāo)準(zhǔn)卻統(tǒng)統(tǒng)沒有落地,因此,我們要先做數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的落地。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)真正落地了,數(shù)據(jù)質(zhì)量自然就好了。
但這種說法其實(shí)混淆了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。首先要明白一個(gè)道理:數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是一定要做的,但是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,也就是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的落地,則需要分情況實(shí)施。后續(xù)會(huì)有一篇專門的文章,來討論數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和標(biāo)準(zhǔn)化工作。


誤區(qū)六:數(shù)據(jù)質(zhì)量問題找出來了,然后呢?
辛辛苦苦建立起來平臺(tái),業(yè)務(wù)和技術(shù)人員通力合作,配置好了數(shù)據(jù)質(zhì)量的檢核規(guī)則,也找出來了一大堆的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,然后呢?半年之后,一年之后,同樣的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題依舊存在。

發(fā)生這種問題的根源在于沒有形成數(shù)據(jù)質(zhì)量問責(zé)的閉環(huán)。 要做到數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的問責(zé),首先需要做到數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的定責(zé)。定責(zé)的基本原則是:誰(shuí)生產(chǎn),誰(shuí)負(fù)責(zé)。數(shù)據(jù)是從誰(shuí)那里出來的,誰(shuí)負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。定責(zé)之后是問責(zé),問責(zé)之后是整改和反饋,然后是質(zhì)量問題的新一輪評(píng)估,直至形成績(jī)效考核和排名。只有形成這種工作閉環(huán),才能真正提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。


誤區(qū)七:你們好像什么也沒做?
很多數(shù)據(jù)治理的項(xiàng)目難驗(yàn)收,客戶往往有疑問:你們做數(shù)據(jù)治理究竟干了些啥?看你們匯報(bào)說干了一大堆事情,我們?cè)趺词裁炊伎床坏剑?發(fā)生這種情況,原因往往有前面誤區(qū)一所說的客戶需求不明確,誤區(qū)三所說的做了大而全的數(shù)據(jù)治理而難以收尾等,但還有一個(gè)原因不容忽視,那就是沒有讓客戶感知到數(shù)據(jù)治理的成果,可以在成果的可視化呈現(xiàn),以及平常與客戶的溝通、培訓(xùn)、知識(shí)轉(zhuǎn)移等過程中,就數(shù)據(jù)治理的重要性、發(fā)揮的價(jià)值等方面對(duì)客戶進(jìn)行潛移默化的影響。

【總結(jié)】
在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)下,大數(shù)據(jù)廠商提出來數(shù)據(jù)治理的各種理念,有的提出覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的數(shù)據(jù)治理,有的提出以用戶為中心的自服務(wù)化數(shù)據(jù)治理,有的提出減少人工干預(yù)、節(jié)省成本的基于人工智能的自動(dòng)化數(shù)據(jù)治理,在面對(duì)這些概念的時(shí)候,我們一方面要對(duì)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀有清晰的認(rèn)識(shí),對(duì)數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)有明確的訴求,另一方面還要知道數(shù)據(jù)治理中各種常見的誤區(qū),跨越這些陷阱,才能把數(shù)據(jù)治理工作真正落到實(shí)處,項(xiàng)目取得成效,做到數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確,數(shù)據(jù)更好取,數(shù)據(jù)更好用,真正地用數(shù)據(jù)提升業(yè)務(wù)水平。
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