数据治理的三种落地措施

最近和客户沟通，发现了一个有意思的现象。

客户请咨询公司完成了数据治理咨询项目，具体成果包括：

• 制定了企业级的数据标准；
• 数据管理组织架构、岗位职责；
• 以标准、元数据、质量为主体的治理管理流程办法；
• 数据管控平台功能需求。
  
  
  

接着，客户启动了数据治理平台建设项目，治理产品厂商按照咨询成果进行了定制化开发。

前几天客户希望就数据治理进行交流。去现场前，先和客户电话聊了下他们的诉求：

• 现状是业务部门一直不参与标准维护，且治理平台几乎无人使用；
• 希望借《治理指引》的颁布，完善企业数据治理的效果。
  
  

我在现场时，交流起始就判断客户前期治理低效的根源：缺乏数据治理的落地实施。有意思的是，客户不认可这点，情绪都有点激动。

既然如此，我就请客户详细描述下，他们是如何“成功”实施数据治理的。客户认为：

• 我们正式发布了数据标准，作为企业的强制规范；
• 我们正式成立了治理委员会和工作小组；
• 我们正式发布了治理的相关制度办法；
• 且，我们严格按照治理需求建设了治理平台。
  
  

我认可客户的阐述的四点都属于治理的实施范畴，且1-3点是在管理层面，4是在工具层面。

举个食品加工厂的例子。工厂制定了完整的食品标准、成立质检组织、发布了相关制度、采购了各类质检仪器。显然，这些措施都是管理层面和工具层面的，缺少了质检如何融入食品加工流程的措施。单纯的管理和工具措施，根本无法有效保证原材料采购、半成品加工、仓储、销售等各个环节食品的质量。

同理，仅仅在管理层面、工具层面进行治理的落地实施是不够的，二者更多属于保障措施，更应该关注治理在业务运营过程中的落地实施。

数据治理在国内已经开展十年了，但现在还有很多咨询服务商、客户忽视运营层面，强调管理和工具层面，这既让人失望，再一想，何尝不是今后的机会呢！

作者：李杰林举

来源：数据管理及应用