01? 數據管理第?1?定律關于與數據相關的責任和活動是集中管理還是放權管理，組織必須適當權衡。

任何集中都需要有充分的理由。

任何放權都必須以信任和支持為前提。?

業務導向

技術驅動型的人往往傾向于從解決方案出發。常見想法是“這項新穎的技術一定有應用！”要想避免陷入未使用過的高科技帶來的陷阱，就不要從解決方案入手，而要從問題或機會開始研究。經驗表明，這種思維模式的轉變很難，特別是對于經驗豐富的IT?領導，他們習慣于主動提供最先進的解決方案。

業務視角和技術視角之間的鴻溝主要在于流程和數據領域。雙方常常都認為自己是開放的，但卻不知不覺陷入舊思維方式。許多人都表示他們是從組織的利益出發才這么想和做的。

要解決這個挑戰，可以考慮以下三個建議。

不斷發問：是否存在問題（某些事情沒有按其應有的方式進行）？有機會么（雖然有效，但還可以改進）？能不能創新（新的商業模式）？確定并量化實際的痛點和可能的收益。 尋求對話：與各個獨立的業務職能部門探討可能的收益，并一起驗證。

培養產品思維：從項目經理到產品所有者的視角轉變有利于數據管理工作的開展。眼光可以更長遠，不應局限于單個項目的結束。

圖1傳統模式

圖?2?業務驅動型模式

02 數據管理第?2?定律

數據管理是整個組織中每個人的工作。它尤其不是一項?IT?工作，也不是從技術開始的。數據管理是在相互理解的堅實基礎上構建業務與?IT?之間的橋梁。

商業導向

除非在公共部門或非營利組織，否則數據處理工作需要增加可測量的利益相關者價值。在數據方面有投入的組織都希望看到回報。我稱之為“數據回報率”（Return?on Data，ROD）。這種表述來源于財務術語“投資回報率”（ROI），它對于任何需要花錢的活動都至關重要：只有能得到收益才會去做。

談“數據回報率”不是以處理數據為終極目標。要判斷數據活動效果如何，必須要看它對組織整體狀況的影響。這包括間接和長期的影響，以及對潛在問題的規避情況（這意味著對風險的處理）。

構建令人信服的業務模式并不是為了讓數據投資看起來足夠有吸引力，為了確保資金安全，則需要從一開始就從商業導向出發。盡早發現業務模式的負面影響并不是失敗！

03 數據管理第?3?定律

僅僅根據某些事實做出決策是不夠的，而是需要整體考慮組織范圍內所有的相關事實。

作為決策流程的一部分，“問題升級”只是意味著將決策提升了一個層級。理想情況下，視角會從部門角度轉變為可以減輕偏差的跨職能角度，并最終轉變為可以避免偏差的全體“股東”角度。

這樣的流程有助于不受個人觀點和動機影響做出決策，而且可以鼓勵組織中級別較低的人跨職能看待問題，并提出跨職能的最佳建議。

信息共享

你可能希望共享官方信息和想法。這不應是單向的，每個人都應該能夠與他人分享自己的想法，最好是以系統的方式。實際上你可能有多個技術平臺，但是需要聲明哪個是唯一用于交流的平臺。而數據辦公室的成員應該是首批積極使用該平臺的人員。

04 數據管理第?4?定律

CDO?既需要最高管理層授權，也需要員工的認可。前者必須從一開始就存在。后者必須由?CDO?自己來實現。從數據的角度來看，眾所周知，局部優化解決方案的總和通常不同于整體優化解決方案。如前所述，原因是不同區域之間的相互依賴關系程度不同。以下兩個示例會讓我們更容易理解這個數學規則： 銷售人員希望增加收入，打折銷售是最簡單的。然而，財務部門認為折扣會減少利潤。 項目應在預算范圍內按時完成。因為缺乏對未來項目和其他部門影響的考慮，可能會導致選擇次優的解決方案。 有一個組織上的挑戰：團隊成員通常知道什么對組織最有利，但他們的領導能正式和/或非正式地被自身領域職責的本位主義驅動，成員也會受這種情況影響。我們需要意識到，任何單個部門都沒有股東。如果為一個部門創造價值會導致其他部門的成本增加，那么從整體角度來看，這是沒有意義的。這就是為什么必須在最高管理層一級有意識地解決這種挑戰：要讓每個人始終關注整個組織的利益。

05 數據管理第?5?定律因為數據是跨職能的，所以數據管理也是跨職能的。

變革管理

目前幾乎沒有什么組織是完全以數據為中心的。換句話說，對幾乎所有組織，關注數據意味著會發生根本性的轉變。

或者，正如生物技術公司Abcam?消費者洞察與分析副總裁柯斯蒂·斯佩克在數據會議上所說：“要認識到正在進行的是變革管理！算法只是其中最簡單的部分。”

在過去幾十年里，大多數組織都面臨多次變革需求。這形成了一項專門的學科來研究變革管理。我們可以假定相關研究成果也適用于工作量巨大的“數據變革”。

06 數據管理第?6?定律

要成為數據驅動型組織，整個組織范圍內各方面都要做出改變。

數據素養將數據邏輯“外包”給IT，IT?可能不理解所有的業務動機，不如幫助業務人員理解數據的基本原則，并用清楚的語言表達自己想要的邏輯。在這種情況下，最重要的不是讓所有員工都學習數據，就像有人學習詞匯一樣，學習主題一直在變。相反，要訓練人們去思考。他們應當具備根據變化做出決定的能力。

07 數據管理第?7?定律數據管理不只是一小群專家所關注的主題。

數據驅動型組織需要提高全員的技能，并為他們開放所有相關數據的訪問權限。