大多数企业数据治理方案都难以收到实效

傅一平评语：

不是说大多数企业数据治理方案都难以收到实效，而是很多企业数据治理方案都有点无病呻吟吧，其实源端要做数据治理的驱动力并没有想象的那么强，比如靠上游业务团队打系统补丁还是可以撑住的，或者靠下游的数据团队临时救火也行，有几个企业的数据不一致真会导致严重的生产问题？

不过随着数字化转型的加快，对数据质量和流动会提出很高要求，这个的确要依赖数据治理，传统玩数据的那套方法是适应不了数字化要求的，因此后续企业会越来越重视数据治理，而且首先开刀的肯定是源端系统的数据，否则，玩的就是假数字化。

正文开始

最近一段时间，我发现我谈的项目几乎一半都是和“数据治理”相关的课题，不少企业希望能够找到一颗银子弹，来提升其现有信息系统产生的数据的质量。

目前市面上正在产生越来越多的各种“数据治理”技术解决方案，其功能大致包括：

• 元数据（对数据、关系、数据库本身含义的解释）

• 数据标准管理（数据定义、数据模型）

• 数据质量管理（数据仓库中的数据可用情况，以及质量问题解决追踪）

• 数据血缘管理（数据来龙去脉的处理逻辑）

• 数据资产管理（监控数据的应用情况）

等等。然而，我深刻地感到：这些数据治理方案虽然是支持企业数据仓库（或者时髦的说法：“数据平台”、“数据中台”）良好运行所必须的技术工具，应用得好也有一定的业务价值（下图是示例，果总团队提供这类系统的实施规划咨询），但是仅仅作为工具，不能从本质上解决企业在数据应用上存在的诸多问题。

打个比方，你是羽毛球玩家，拿个林丹同款的羽毛球拍，根本不能提升你打羽毛球的水平；你的打球水平主要取决于你的身体先天素质，以及你的体能、反应灵敏度等的后天训练。同时，如果你的身体资质够好，即便不用林丹同款球拍，也能痛菜绝大多数菜鸟级球手。

按我在企业IT应用行业的从业经验，早些年很少听说“数据治理”这个词，也就是前几年开始，才在一些超大企业里听到他们在上“数据治理”方案。为啥最近几年这个话题突然火起来了，连一些中小型企业都开始讲“数据治理”了？

我认为根本原因是很多企业内部的IT系统越建越多，每个部门、每个业务条线都要建个自己的系统，自己按自己想要的方式去建（美其名曰“满足需求”），建好给自己用，也不管其他部门的系统、流程和数据是怎样的，就搞成这个样子了！

例如，我观察到某些金融机构，不同的客群、不同产品线、不同组织层级都在各自搞各自的CRM系统，都从自己部门展业的角度来设计系统建设方案，要求IT部去满足他们的要求。这样的搞法，这种企业里的客户、产品数据焉能不乱？

IT部门有多努力，企业数据就有多乱。

数据的源头是业务，数据从业务操作中产生，支持跨部门的业务协作，反映了端到端业务的结果。数据有质量问题来动手“治理”数据，就像娃已经长歪了，你拼命给他化妆。

是业务过程中发生的问题，就应该去纠正业务；等到歪果已经长出来，不去追根溯源，反而后期搞各种所谓数据“治理”，给不了解业务细节的企业高管造成一切尽在掌握的假象…… 有果必有因，现在企业IT服务市场产生这类热潮现象的根因是什么呢？说严重点，就是哄企业老板高兴，搞面子工程。

很多做ERP实施或者做企业业务系统出身的顾问都对现在“数据治理”这个话题热门很困惑，甚至嗤之以鼻，数据质量问题在他们来看，都是业务系统实施本身的问题。过去实施ERP有个口号，叫做“数据不落地”，就是报表要从业务系统里直接出，不能用手改；现在这些各种“数据治理”的套路，对数据进行手工粉饰，真是越搞信息化越倒退到几十年前的操作水平了。

从根本上解决企业数据问题要从源头抓起，不能在要用数据时才来抓，需要从企业跨部门的流程管理入手，避免按部门、按产品去条块分割建系统的弊病，要从“企业架构”角度去规划业务流程的端到端的整合。而前述市面上的“数据治理”、“数据质量”方案，本质上都是从传统的数据ETL工具（介于数据仓库和数据源之间的数据转化工具）变化而来的，都是治标不治本的做法：

目前数据治理热还有一个原因是从互联网公司里传出来的“数据中台”对企业IT圈的影响，这类公司由于有资本支持，在市场上制造了很大的噪音。本文所说的数据主要是指企业内部数据，目标是出管理报表或者支持管理决策的；互联网公司的“数据中台”主要是面向营销、用户体验等目的，清洗并应用互联网上产生的数据，和企业内部管理数据的处理逻辑有较大差别，我在《古文和标签 ｜ 求仁得仁上中台》里写过。

总之，目前市场上的“数据治理热”的根子还是企业核心业务系统建设混乱或实施不到位的问题。

点击左下角“阅读原文”查看更多精彩文章，公众号推送规则变了，如果您想及时收到推送，麻烦右下角点个在看或者把本号置顶！