在能力提升篇提到，数据能力提升是一个静水潜流的过程，也是一个漫长的过程，几乎可以让公司管理层丧失耐心。实际上，如今回过头去总结，将2009年到2013年这一期间划分为提升数据管理能力阶段，更多的是给历史一个说法。2011年，流程ITF总因为某些原因从内部退休，由CH总接替，后来轮到D总。一直到2015年，T总接替CIO至今。记得2010年之后，XX总不再直接插手数据工作，或许也是数据工作没有显著起色的原因。2013年底，XX总不知道又怎么想起数据工作来了。在一次战略发展研讨会上指出，“数据质量问题是困扰公司多年的一个基础性问题，影响全流程特别是财经的工作质量和效率，要作为公司未来几年改进的重点之一，由公司CFO作为Owner推进全流程数据一致性建设。”按照XX总的说法，“公司所有存在质量问题的数据都最终流到财经环节，因此财经环节是数据质量问题的最大受害者。”另一方面，CFO M总本身在公司影响力自不必说了。M总联合D总，带领两个部门旗下的数据管理部经过紧锣密鼓的筹备，成立数据工作组。2014年2月，数据工作组正式向战略发展委员会汇报，并发布相关决议，再次明确：1、公司数据Owner是公司数据战略的制定者、数据文化的营造者、数据资产的所有者和数据争议的裁决者，拥有公司数据日常管理的最高决策权。2、集团CFO是公司数据Owner，3年内完成公司数据管理体系建设，解决数据管理的核心问题；5年内实现数据清洁。3、建设数据管理体系不是要在现有的流程与变革体系之外另外再建一套管理体系，而是基于流程与变革管理体系把数据作为一个专业维度来管理，在运作上与流程与变革管理体系充分融合。作为当年的公司战略项目之一，提供20个自有人员战略编制，并提供了XXXX万RMB的顾问预算。这是一个命题作文，已经给出了明确的方向和要求，“三年完成数据治理体系建设；五年内实现数据清洁。”为什么分别是3年、5年？华为公司的战略规划周期是3~5年。这是华为继2007年之后再一次专门聘请18M公司作为数据治理顾问。跟上一次不同的是，华为明确提出，要求从18M内部抽调流程IT部门参与内部运作的专家加入项目组。我们非常清楚，这一次我们不是需要理念和方法，而是需要解决具体实际问题的专家。从2014年2月份正式确定，到当年9月份在变革需求管理委员会上正式汇报通过，数据治理战略规划整整花了半年时间。华为公司战略规划的套路是非常成熟的，基本上是参考BLM（业务领导力模型）展开。也就是看18M公司自身的数据管理实践。根据调查发现，18M经历了分散管理（~2006）、集中治理（2006~2010）、价值驱动（2010~）的过程。此时，我们并没有好高骛远，而是选择对标“集中治理”阶段。直到后来2017年，华为才开始进入“价值驱动”阶段。这次规划并没有详细打开18M的实践详细分析，而是在从该公司发展历程上找到华为自身的发展阶段定位。另外，没有提价值驱动，并不代表华为不重视数据价值。要知道2014年，华为的新一代经营报告平台已经建成，业务和IT在主导，财经数据组织参与其中。那时暂时还不是公司层级关注的重点，直到第二阶段才开始重点投入。即使是决定了要干，识别自身的痛点和差距依然是少不了的环节。痛点将是行动措施中数据质量提升的重要输入；能力差距是在体系建设中可以对症下药。
- 数据质量问题多，影响财务处理效率（此处省略了具体问题的内容描述，一一万字）
后来在跟客户的交流中，客户也经常会向我展示所在企业的数据治理问题。大部分只关注数据质量的问题，甚至数据能力的问题，而忽视了这些问题给业务部门造成哪些实质性的影响。这样是很难打动和说服业务部门的。
虽然说公司已经给定了项目目标，工作组进一步将目标解码。其中的之一就是提出3年之后EIM（企业信息管理成熟度）3.0的量化目标。EIM从价值创造，组织，政策，数据管家，数据架构，元数据，数据质量等七方面进行综合评估打分。最终讨论的结果是：数出一孔，经验结果数据准确，经营预测数据可靠。在项目的变革措施方面，围绕信息架构和数据质量，从立法、管控、攻关三方面开展工作。
数据作为华为公司的核心资产，其价值和风险应该被有效管理，最大化支撑内部管理简化、业务流集成和运营效率提升。数据准确是最大的内控，建立贯穿数据生命周期的内部控制并保持其有效性是公司各级管理者/流程Owner的重要责任。数据体系围绕一个中心，两个基本点展开工作，一个中心指的是数据专业体系，建设数据政策和专业架构、标准，两个基本点指数据工作要融入变革体系与流程运营体系，确保信息架构的遵从与落地，解决业务与数据两张皮的问题，这三部分共同构成整个数据管理体系的头、手脚。一）数据Owner责任（即流程运营体系）落地“三板斧”1、划分责任田：明确定义每一个数据资产的Owner（责任主体）。自从2008年开始数据治理工作时，数据组织就一直致力推动落实数据Owner。这次有所不同的是，由公司最高领导（任老板）逐一签发数据Owner任命文件，被任命对象都是各个功能部门的最高管理者，集团副总裁级别的大佬。数据Owner任命是以信息架构设计输出的企业数据资产目录为基础。原本纯粹的技术性设计工作也再一次在管理中发挥了价值。整个公司的数据资产目录和Owner任命工作，按照业务的轻重缓急分成四批，花了三年时间才全部完成。3、数据度量与改进：例行开展数据质量测评，披露数据问题；并对数据质量未达标的进行问责。数据工作组存续期间，根据需要不定期的向EMT汇报数据质量的问题。例如，在2015年Q3，数据工作组向EMT汇报，指出销售部门数据质量。会议责成当年下一季度由销售总裁向EMT汇报所辖数据改进措施。除此以外，由公司数据Owner和流程IT总裁例行联合发布半年综合数据质量度量报告。最近在公司内网上看到刚刚发布的2020年全年质量报告，数据质量在逐年上升，但部分重要的功能领域依然在“基本满意”的水平停滞不前。按照小学班主任老师的说法就是：“成绩很稳定！”与此同时，从报告中披露的数据质量问题来看，历史上一眼就能看出的数据质量问题已经基本消失，说明数据质量问题与改进已经开始进入深水区。数据质量改进依然需要持续开展下去。从技术角度来说，大部分对业务流程制度和IT系统的数据要素要求在此次变革之前基本体现在相应的变革管理体系中。因此，本次变革的核心是通过各种高层会议得到重申，引起重视。并在实际运作中得到有效落实。例如，在2016年EMT的001号发文中写道：“数据的架构标准设计、数据与流程的结合、数据在IT的落地以及数据的同源都依赖于变革项目的设计与落地，因此需要作为变革项目的关键交付进行管理。”在此“最高指示”之下，最大的变化是，每当变革项目立项时，项目经理首先想到的是向数据管理部门求助提供，申请数据专家资源参与到项目组。除此以外，数据管理部MY总作为信息架构专家委员会持续坚持例行架构评审，对于管控落地功不可没。针对数据质量长期存在问题的数据成立攻关组，开展专项治理工作。到了2017年底数据工作关闭之后，为了确保变革成果不“回潮”，公司数据治理工作逐步纳入内部审计的范围。
至此，数据体系在公司真正落地。随着数字化转型时代，业务、IT部门各级管理层的数据意识也逐步提升。数据工作也逐步开始融入日常的管理中。除了按照规定的流程文件例行运作等以外，一个核心的标志性的就是，不仅仅数据组织自己在工作，更关键是驱动业务、IT部门真正承担相应的数据责任。而数据组织可以提供必要的专业能力。客观来说，2007年开始花巨资聘请18M公司顾问启动数据管理体系建设。之后又经历了四、五年的日常工作，依然“数据质量改进效果并不明显”。如果没有管理层的坚定不移的战略决心，或许就不会有今天的成果终于完成了华为数据管理第一阶段的工作总结。虽然本人是全过程的亲历者，但由于视野和境界有限，所总结的内容也因此受到限制。仅供朋友们参考。下一篇将结合华为数据管理第一阶段的实践，尝试讨论对正在开展或者即将开展数据管理的企业的借鉴意义，敬请关注。
数据之于企业，或轻或重；我之于世界，或重或轻？在不断的数据工作实践与内省中找到属于自己的答案。
关于公众号：数据不能承受之重
米兰.昆德拉在《生命不能承受之轻》中灵魂拷问般的写道：最沉重的负担压迫着我们，让我们屈服于它，把我们压在地上。同时，最沉重的负担，也成了最强盛的生命力的影像。负担越重，我们的生命越贴近大地，它就越真切实在。相反，当负担完全缺失，人就会变得比空气还轻，就会飘起来，就会远离大地和地上的生命，人也就只是一个半真的存在，其运动也会变得自由而没有意义。那么，到底选择什么？是重还是轻？