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[数据治理实践] 数据治理的三种落地措施

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发表于 2019-9-30 20:28:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
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

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