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数据项目成败的关键——战略、规划、组织与制度!
2021-04-08 11:36:38

今天给大家分享一下我自己对数据治理的理解和项目经历。

01 数据治理项目成功率

我在考高项的时候,老师给我们分享过一个数据,美国项目管理协会调查结果,项目范围、时间、成本完全符合要求的,只有少的可怜的26%。其他的要么就是范围蔓延,要么就是时间、成本超预算了。

这还是所有项目混在一起的情况。数据治理这种爹不疼妈不爱,大多都是IT部门主导,又难做,又没啥立竿见影效益的项目,成功率当然更低了。

讲真,这种项目在政府行业、国企这种强制管控的地方成功概率相对还比较大一些。互联网企业大多都是业务导向,真心非常难做。不信,你看看:

下面还有很多人附议:

所以,不是说大厂数据治理就做的很好。相反,正是因为他们发展速度太快了,常常顾头不顾腚,出现这些问题也就非常正常了。

02 数据治理的正确打开姿势

蔡老师在分享中,有一张片子非常经典,其实也能解释数据治理项目建设难、成功率低的原因。原片有换行,我重画了一下:

我们看看这张图,我们在提数据治理的时候,说的是啥?领导更多的是提升数据质量,背后隐含的话就是“不要让数据质量的事情麻烦我”!

做的事情呢?基本上就聚焦在“07数据质量管理”上了。但是数据治理根本就不是单纯的数据质量管理,而且,数据质量管理也不是单点问题,而是系统性的问题。

就我遇到的情况而言,一个数据的展示,其实需要经过产品设计、程序设计、数据库设计、业务使用、数据指标标准、指标数据计算、业务数据展示等一系列冗长的链条。这个链条中任何一个环节出错,最终展示的数据都有可能出错。而数据部门职责管辖范围内只有后三个。

换句话说,数据质量问题是整个公司运转造成的,却总是让数据部门背锅。同样,治理数据,当然也要调动整个公司的力量才能做好。这一点,在上图中就说的非常清楚了。

在DAMA的DABOK中,前三章是最重要的,分别是:

  • 01数据战略与规划;

  • 02数据组织与职责;

  • 03数据政策与制度。

这三部分是整个数据管理的基石,支撑着整个数据治理体系!企业数据治理必须要从数据治理的顶层设计出发,解读如何规划数据战略、如何搭建数据治理组织架构,确保数据治理体系梳理明确的目标与方向,落实职责,以保障工作的有效推进。

换句话说,这三点不做好,数据治理就是免谈,数据质量就是白纸一张。

02 战略、规划、组织、制度怎么做?

有同学会抱怨,光说个体系有啥用?到底咋落地?来,今天就拿一个数据治理全案,给你说清楚!

我喜欢政府/国企的地方就在这里,至少在战略层面真的是真抓实干!一点虚头巴脑的都不带。当然,不舒服的地方也在这里,很多时候都是任务倒推的。上图就非常清晰,业务发展需要(还有一个政策需要没截出来),所以要制定战略,由某部指导,某总牵头负责,启动数据综合治理项目。别的先不说,至少责任到人,落实到位。

再看目标,看上去不像咱互联网的OKR,都没有量化出来。但是我可以很负责任的告诉你,这个目标比真实率从60%提升到80%更有价值。因为这是底层支撑的事情,是从根上解决问题的方法。换句话说,我们要的不是一次性提升的结果,而是长久、持续解决数据质量的良性循环。这是我们互联网公司、各类私企应该学习的地方。

这个计划好像跟我们项目管理里提到的任务拆解不太一样啊,感觉非常不专业。

不过你仔细看看,这个计划表压根就不是落地执行的,而是战略执行的计划表。几个点:完善制度、明确考核机制、组织建设、系统建设。这几点都完美支撑了上面的目标。而且,我们再回忆一下刚才DAMA的那张图,是不是完美契合战略与规划、组织与职责、政策与制度这几方面?甚至还多了一个系统建设,考虑到数据应用效果层面了。

这个就是《某公司的数据治理管理办法》,当然只是目录,而且还是脱敏之后的目录。说实话,为什么政府、国企的类似项目成功率大一些呢?因为他们都属于强管控的场景。上面说了,下面就必须执行。

我们通过目录其实就能看到所有的核心,目标是什么,原则是什么,组织上需要专治队伍进行支撑,具体的工作方法应该怎么开展,系统上怎么支撑,如何进行跟踪和督导,通过绩效考核进一步加强制度牵引,调动整个组织的力量一起来做好数据治理工作。

说实话,数据治理这种事情有点类似于“部队叠被子”看似无用,却是非常重要的“内务”工作,无法快速让所有人都能懂得其真正的价值。最好的办法就是一把手发话,下面所有人照做就行了。扯那么多都是没用的玩意。

03 总结

DAMA的《DABOK2.0》发布了,蔡老师进行了非常精彩的分享。我也来分享一下我在战略、规划、组织、制度方面的一些认知和经历。

在整个数据管理体系中,数据战略必须先行,引领整件事情的发展。而最根基,是在规划、组织、制度等层面。但是绝大多数公司对于数据管理/数据治理的认知就是提升数据质量,甚至领导只是被数据打架给弄烦了,不想再遇到这种情况而已。这种认知是最要不得的,会直接导致数据治理的失败。

正确的打开方式先制定数据战略,然后明确目标,再制定执行计划,从制度、组织、机制、系统几个层面出发,做好支撑工作;必须得出台一系列的“管理办法”、“考核标准”、“数据治理原则”等政策文件;最重要的是一把手牵头,各层级上下一心,共同执行到位。

-END-

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