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数据治理路上的“四个魔鬼”
2022-06-27 17:51:00

以下文章来源于公众号-大鱼的数据人生 ,作者讨厌的大鱼先生  

正文开始


公司的2021年工作会议刚刚开完,老板对于数字化转型充满期待,而大鱼则感受到了很大的压力,作为数据团队的负责人,其实自己也不知道能不能完成这些任务,有时真想做个纯粹的技术人员,可以简单一点。

在数据治理前进的路上,始终守着四个小鬼,只要不赶走它们,就很难到达那个彼岸。

1、业务:数字化颠覆业务流程不好玩

15年前数据仓库刚起来的时候,只知道通过数据归集和建模可以支撑好取数和报表,甚至在分析和决策上也有用武之地。然后大鱼吃惊的发现报表的天花板是BI,而BI仅仅是个分析工具,它的确可以让分析做的快一点,但没法直接提升生产力。

因为BI的成果还是需要通过各类管理者的大脑过滤,然后通过管理者的发号施令产生价值。但到底这个发号施令是哪个BI产生的价值,也许无人知道,也无人Care,反正是领导的要求。

这种数据驱动业务的效率太低了。

10年前互联网在数字化营销上的成就让我眼前一亮,从那个时候开始,大鱼就知道数据的能力必须嵌入在生产流程中才能发挥更大的价值,这么多年来一直尝试着用数据来颠覆公司的线下营销模式。

为了客户洞察(比如取数)更快,大鱼打造了自助取数工具,然后是标签平台;

为了营销流转更快,大鱼尝试着打造营销流程平台;

为了渠道投放更快,大鱼尝试着去对接各种渠道,后还要努力把这些流程节点串接起来。

但大的阻力还是来自于不需要。

因为那个时候公司发展的很好,业务人员“线下生活”也很滋润,大鱼做的就被当成了亮点,需要的时候show一下,不需要的时候就被晾在一边。但即使这样,通过多年的努力,营销人员还是被数字化洗了一遍脑,等到真的需要数字化的时候,营销是个成功的。

可惜公司要进行数字化转型的不仅仅是营销,而是整个经营管理体系,从规划开始。

虽然老板力挺数据团队,在各种场合为数字化转型背书,但战略的正确不代表就能执行到位,因为负责各个流程节点的人还是那些人,没有人愿意主动改变,老板说一下,当然会动一下,但显然不是长久之计。数据团队纵然有巨大的热情去做事,但挑战前所未有,规划、采购、供应链、仓储、物流等等,每一个都不是省油的灯。

其实好的方式是让业务人员自身觉醒,因为其对自己的业务和流程清楚,而数据团队做好指导和支撑就可以了,但一方面业务革自己的命很难,另一方面公司没有耐心,再者数据团队也不甘心。

公司需要一个打破熵的人,数据团队是的选择。

2、数据:数据归集短期很难实现共赢

当你做了10多年数据仓库,突然发现企业还有那么多的数据没有采集的时候,的确会感到失落。可悲的不是你不知道,而是你不知道自己不知道,等到真要大干一场的时候,才发现路才走了一半。没有业务驱动的数据采集很多属于自嗨,不信可以看看采集的数据有多少发挥了价值,20%都算多了吧。

这次为数字化转型而来,有明确的的业务诉求,数据归集的迫切性跟以前完全不同。

我们一头要跟业务人员了解业务,拿到业务需求,另一头则要将这些业务需求转化成数据需求,然后去采集这些数据。虽然理论上业务人员要负责所辖业务领域的数据供给,但现实中业务人员往往没有这个职责,只会告诉你,这个数据来自于那个部门,去那个部门要吧。

那个部门不情愿是正常的,因为这些数据一向是其私有财产,虽然数据团队有老板的背书,但别人也有自己的难处和有限的供数能力,没现成数据要重新部署采集怎么办?有数据没现成接口怎么办?要先扩容才能供数怎么办?

在别人那里,经常是问题比办法多。

不是每个公司都是阿里和华为,能有一堆堆的规范和流程为数字化保驾护航,他们的规范和制度,其实也是一堆堆人铺上去后用血和泪换来的,也许批做数字化的人,早已经被拍死在沙滩上。

谁都不想倒在黎明之前。

3、生态:数据团队存在天然生存劣势

数字化首先需要信息化,即业务流程的在线化,这样才能有效留存数据,然后基于留存的数据提供决策支持,从而更好的优化业务流程,终为企业创造效益。

一般来讲,服务业务流程是业务中台干的事情,而要提供决策支持是数据中台干的事情,以前两者泾渭分明,前者做流程,后者做报表分析。数字化转型次涉及到了业务中台和数据中台协同的问题,合二为一的趋势越来越明显。

这就涉及到一个问题,谁主谁辅。

在数字化起步之时,业务流程的在线化是位的,因此,业务中台往往是数字化的核心,但做业务中台的人,往往没有数据思维,比如基于全流程数据考虑问题,导致号称是在做数字化,但其实仅仅做了信息化,对于业务中台来讲,大多数时候决策支持是非必选项。

但数字化要的不仅是流程效率,更要智能化,要能提高决策的质量和效率。数据中台的人有天然的驱动去做这个事情,但仅靠自己又干不成,得依托业务中台才能实现这个理想,这种依赖体现在三个方面:

一是要理解业务和流程,这需要业务中台的配合;

二是依赖业务供给数据,然后才能分析问题,发现问题,研发模型,这也依赖业务中台;

三是要将模型部署到业务流程上,形成模型运营的闭环,这更依赖业务中台。

康威定理说得好,组织架构决定系统架构,只要数据和业务中台无法在组织上做出融合,就会产生协同的问题,因为两者做事的节奏完全不同。

什么叫节奏?

数据中台一贯的节奏是想上就上,因为创新是位的,稳定性是第二位的,业务中台则是反过来的;数据中台人员的使命是数据驱动业务,而业务中台人员的使命则不一定,大多时候想得是流程如何驱动业务;数据中台做数据的融合相对是简单的,业务中台做业务的融合则要难得多,而要对其双方的思维需要很长的时间。

因此,数据中台想要鲤鱼跳龙门,得先过了业务中台再说,这需要有很强的外力、智慧的协调和足够的耐心。

4、人才:留不住找不到可用的数据人才

不同专业的数据从业者,培养的周期是不同的。

培养一个数据开发人员相对简单,在短期内就可以达到一定的高度,因为有佳实践,有东西可COPY,有导师可拜,有大量实践反馈的机会,只要愿意花功夫。

培养一个数据分析人员要难很多,因为光懂数据技术不够,还要理解企业的业务和数据,要能跟着业务与时俱进,更要懂得沟通和表达,也许5年才能入门,10-15年才能有所成。

培养一个数据管理人员则更难了,一般都要有数据仓库的开发和运维经历、BI的经历、数据分析和挖掘的经历、甚至有数据产品的经历,然后当你踏上数据管理岗位后,才能理解数据治理到底难在哪里,才能给出综合的数据解决方案。

懂业务、懂数据、懂技术、懂管理,决定了这类人才培养难度很高,能成才者,十之一二。

即使好不容易培养了,这类人才也很容易流失。一是往外跑,因为市场的稀缺性,只要年纪不是太大,谁都需要,互联网是现实版的数据人才黑洞;二是往别的部门跑,牛的数据分析师后都成了市场部经理,这类人不会呆在一个缺乏出口的团队。

这些问题很难解决。

但大鱼还是相信,办法总比困难多,只是过程会很不舒服,这就是成长所需要的吧,纵然是失败了,也要写出失败的原因,与所有的数据治理者共勉!




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数据治理
创建时间:2020-06-15 14:35:35
数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行,关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
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