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数据治理工作的8种推进套路
2022-03-21 11:21:49


彭友们好,我是老彭啊。周二写了一个数据治理工作8种推进方式,时间关系没写完,结果一大堆人私信我催稿

我说你们催稿的彭友能不能帮我推荐几个数据治理的人才啊!初中高级都要!我这忙着招人,都没空写干货

咱书接上文。8种方法,分别是:顶层设计法、技术推动法、应用牵引法、标准先行法、监管驱动法、质量管控法、利益驱动法、项目建设法。

前文说了前四种《数据治理工作的8种推进套路(上)》,今天给大家分享后四种:监管驱动法、质量管控法、利益驱动法和项目建设法。

监管驱动法

这个好理解,就是强监管

强监管通常是上级单位发政策,下级单位执行。而且做不好,还会有惩罚。

老彭以前分享过《数据治不好,有啥后果?罚到你破产!!!!》,实在是太恐怖了!一单罚上千万!

银行、保险等强监管的行业就是跟着政策走的。不好好做数据治理,不按照EAST、1104的要求报送数据,罚单马上就来。

不要想着随便糊弄,有本事就造全套的假数据,假的跟真的一样的那种,表间勾稽关系无误,各个维度都找不到破绽的那种。

当然了,在企业内部其实也可以执行这种强监管的模式,但这需要“特权”。这个前提通常很难达到。

有种取巧的方法,就是贯标。比如现在国家在推的DCMM贯标。嗯,彭友们要过DCMM记得找老彭哈~~~

贯标有一个特别的好处,就是把“贯标评级”列到组织年度目标中,这样就能在企业内部形成一个巨大的“势能”,形成强监管的态势。

当我们把“DCMM贯标”这根大棒挥舞起来, 自然比某个部门或者某几个部门推动数据治理强太多了。

我们给某企业做DCMM贯标的时候,发现技术部门早就制定并颁发了数据安全的制度、流程。但是跟大多数企业一样,发完之后就成一纸空文了。业务觉得安全管控太费事了,压根就不执行。

现在不一样了,技术部门借着“贯标”的理由,要求业务贯彻执行之前发布的制度和流程。业务虽然不情不愿,但是贯标是企业级目标,大家不得不做,也就半推半就的推行起来了。

其实说到底,监管驱动法,就是在借势,借上级政策要求的势,借国家标准的势。用大势推动原本推不动的部门,疏通原本阻力大的流程。

质量控制法

质量控制法其实是没有办法,也算是数据管理早期的雏形。因为说起来,数据管理理论体系往前追溯,其实是来自于质量管理体系

ISO9000(质量管理标准体系)、TQM(全面质量管理体系)、CMMI(能力成熟度集成模型,不只是软件哦!),都属于通用管理体系。

ISO9000后发展出ISO8000(数据质量管理标准体系),TQM延展出TDQM(全面数据质量管理体系)。而CMMI协会也在2014年推出了DMM(企业数据管理能力成熟度模型)。这是数据领域质量管理体系。

中国则参考CMMI等一众数据管理体系,在2018年正式发布数据管理成熟度评估模型(DCMM)国家标准,这是后话了。

与其他行业情况一样,质量是绕不过去的关。不管是做业务的,还是搞技术的,相信各位彭友没少为数据质量的问题挠头。质量有问题,数据就没法用,甚至会影响错误决策。

于是,迫于各种数据质量问题,企业内外部才认真对待,逐步解决数据质量问题。

数据质量管控很明显,是问题导向。但是也不能头疼医头脚疼医脚,还得有个方法论。

一般来说得有一个具体的需求,包括数据质量管控目标、评估标准、判定规则等等。

然后再以阶段性的目标和需求出发,从事前防范事中监控事后核查三方面进行质量管控,对各类数据问题予以解决。

在解决的时候,一般会立一个数据质量改进的专项,从技术、流程、制度、机制等层面进行改进,定期开展评估,对数据质量问题及解决办法建立知识库,便于之后遇到类似问题能快速定位和解决。

在这个过程中,以数据质量问题为牵引,综合使用元数据、主数据、数据标准、制度规范等各类手段“建”以致用,自然就不会出现用不起来的情况了。

利益驱动法

利益驱动法其实也很有意思。这是我偷偷观察并总结的招,而且这招貌似特别好用。

其实说白了,也没啥,就是一招:以利益共享为根本,以“成就”为导向,建立一个符合部分核心人员利益的目标,然后推一下就行了。

具体的操作手法有很多,比如成功案例法、合作致胜法、评奖法、出书法、会议法等,还有互联网企业保命大法“开源法”。

不能再细说了,再说就会被灭口了。

总而言之,这个事呢,现在就是这个情况,具体的呢,大家也都看得到。可能,你听的不是很明白,但是意思就是那么个意思,只想说懂得都懂,不懂的我也不多解释,毕竟自己知道就好,细细品吧。详细情况你们自己是很难找的,网上大部分已经删除干净了,所以我只能说懂得都懂。关键懂的人都是自己悟的,你也不知道谁是懂的人也没法请教,大家都藏着掖着生怕别人知道自己懂.........我不说了,别打我脸

项目建设法

这个很容易理解,就是弄个数据治理项目,慢慢建设。

其实数据治理这件事情开展到现在,也已经形成了一整套非常完善的流程了,相关产品能力也已经非常全面了。

我之前参与的项目,基本上覆盖了数据全流程,什么数据咨询、数据采集、共享交换、数仓、数据标准、元数据、主数据、数据质量、数据可视化、数据分析等等。

目前效果比较好的,是咨询和实施结合起来做。

做个咨询,对数据现状进行盘点,全面掌握企业未来的战略和目前的现状,然后根据数据管理体系,做出差距分析,拟定具体执行的工作任务,根据时间进度安排,拆解并规划项目。

然后在实施项目中,先穿透一个场景,再慢慢从纵深和横向两个层面不断扩大战果,建元数据、主数据、指标体系、数据质量管理体系等等,不断夯实数据基建,为前端数据应用提供高质量数据供给。

小结

上次发文,居然还有彭友催稿...我平时也没空抽出很多时间慢慢写。总算是牺牲周末的时间,好好整理了一下。

反正大概就是这么个意思。

其实做事情,无非是要用各种力量。要么用自己的力量,要么用别人的力量。

只要有施展的空间,事情还是能办的。就怕空间也不给,力量也不支持,那就是死局。



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