2022年即将过去，最近对2023年的数据工作做了思考，其中八块工作具有一定的行业普适性，特此分享。
1、数据目录：实现数据目录深度运营
2022年围绕基础模型、融合模型、挖掘模型三类数据资产初步建立了五级数据目录架构，打造了数据目录在线管理平台并在数据开放中获得初步应用。
2023年的关键是落实数据目录管理职责，建立完善的数据目录闭环运营机制，分层分级开展元数据的完善，特别是加强核心业务对象的关系描述，重点模型的字段信息完整率要达到XX%，同时推进数据目录在取数、报表、开发、开放等生产环节的深度应用。
2、数据编织：实现数据资源自动归集
2022年已经把组织、流程和系统建立起来了。
2022年的关键是规模化运营，实现降本增效，即构建全域系统的数据资源的自动化发现和更新机制，实现数据资源规模超X万项，数据入湖需求快速响应比例（一键入湖）从XX%提升到YY%。
3、数据建模：实现业务对象要素建模
2022年刷新了数据团队核心能力的认知，即要以业务对象为主线打造数据模型产品经理队伍。
2023年将是起步之年，会挑几个业务对象进行尝试，即围绕家庭终端、小微企业、网络资源等公司核心业务对象开展全流程、全要素、全周期数据的梳理和汇聚，实现跨域业务对象的融合建模，促进上下游数据的融合贯通，支撑全流程效能分析和端到端业务运营。
4、数据开发：实现自助体系规模升级
2022年优化了数据开放流程，构建了数据开放平台，进一步畅通数据开放通道，数据订阅量提升XX%，开发人员数量提升XX%，但面向公司全域人员的自助生态还未形成。
2023年要依托企业数据治理组织的力量，将B域拥有的自助能力覆盖到O域和M域，逐步拉平领域间的差距；实现自助取数等端到端流程所有环节和任务的在线化和自动化，实现数据字典与自助工具的深度协同，自助工具进一步产品化和业务化，自助化用户规模提升X倍，自助化比例要从当前的XX%提升到YY%。
5、数据开放：实现跨域数据开放生态
2022年协同各部门制定了《对内数据开放管理办法》。
2023年要推进办法的落地，强调跨域是为了让业务有更多的获得感，进一步打破领域数据壁垒，面向B域开放O域M域，面向O域开放B域M域，面向M域开放B域O域核心数据，有效支撑BOM三域业务全流程端到端运营分析，跨域数据开放比例提升X倍。
6、主数据管理：实现业务系统高效协同
2022年明确了A主数据的业务目标、职责分工和项目建设方案，要求制定A数据的标准，实现A主数据的集中化管理，解决A数据“不全面、不准确、不一致”的问题，有效拉通前端市场和后端网络，当前正在推进系统建设。
2023年要完成A主数据的上线和运营，由于涉及X个业务流程，Y个系统，集中化建设后，稳定性压力很大，一方面要做好数据团队与跨领域业务团队的协同，确保生产稳定，另一方面也要实现数据动态更新，赋能线下商业拓展。
7、数据消费：实现全域应用数智赋能
2022年，基于数据治理的成果，为一线融通YY项跨域数据，围绕精准营销、精确管理及精细服务实现XX项数据应用从0到1的突破。
2023年，有所为有所不为，第一、针对公司重大战略业务领域（前端，不超过3个）、精确管理领域（后端，无人能够支持的领域）提供从数据归集到挖掘服务的全面支撑，赋能创新业务拓展，提升科学管理水平，第二、针对其他领域采取搭台唱戏的模式，重点解决从0到1的数据要素流通的问题。
8、数据组织：实现数据团队架构变革
2022年完善了数据团队组织架构，划分为数据治理与变革项目组，数据中台组及数据服务组，进一步强化了三个组之间的权力约束，突出了数据治理与变革项目组的统筹协调作用，这个架构有个问题是缺乏调研和“销售”能力，也容易陷入“酒香也怕巷子深“的困境”。
2023年将以变革项目为牵引，充分落实数据治理与变革项目组“主管”，数据中台组“主建”，数据服务组“主战”的协同机制，对内的数据“销售”团队尝试构建。
当然以上只是初步设想，但不提出来就没有实现的可能，希望于你有所启示。