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标题: 千万别错过这8大数据治理法则！ [打印本页]
作者: puffs 时间: 2024-2-27 13:52
标题: 千万别错过这8大数据治理法则！
今天给大家推荐的是数据治理套路8法，个人觉得至于8种方法中监管驱动法和利益驱动法是最常见的，也是一直在治，但只能局部治疗的方法。未来是数字时代，必须体系构建（顶层设计）+价值驱动（利益驱动法）+技术支撑（技术推动法），如果再有监管强制治理就更完美。
8种方法分别是顶层设计法，技术推动法应用牵引法标准先行法监管驱动法，质量管控法，利益驱动法项目建设法。
1、顶层设计法
顾名思义，顶层设计法就是先做一个数据治理顶层设计的规划，然后按照规划执行即可
做过咨询的朋友都知道，顶层设计战略咨询都会根据战略目标拆解KPI，然后设立对应的支撑项目，并且根据优先级别进行排序，最后形成一个执行的路径。
今年做什么？明年做什么，先做什么后做什么都规划的清清楚楚。明明白白之后就按图索骥就行，大致的逻辑就如下图一样。
这样的好处很明显，先有面再有线，最后是各个点状的项目，一点点的落实效果自然没得说，但是这样的方案是非常非常奢侈的，因为这种方案见效慢，对组织的要求非常高，耐得住性子的组织很少，通常都要快速减小基本上也只有一些政府单位和极少数的企业使用这种方法获得了数据治理的成功
2、技术推动法
其实这种方法是绝大多数企业采用的数据治理方法。要说原因其实很简单，因为数据治理项目大多是在信息部门立项和实施的。
既然是技术部门的事，那当然是技术部门推动了。
《华为数据之道》说要“业务主导”，话是没错，但几乎没有做到的。原因很简单，屁股决定脑袋。业务负责人的主责主业是搞业务，根本不会也不可能要主动做数据治理的事情。
技术驱动的套路没什么说的，就是针对技术问题从技术层面进行解决。套路就是信息系统建设的逻辑，立个项、做调研、各种概要设计、详细设计、各种开发、集成、测试部署，然后验收。
效果一般，因为大多数是问题导向，频繁“打补丁”式的建设，到最后往往就是各种爆炸：爆表爆炸、指标爆炸、数据问题爆炸。
然后开始上指标系统、数据质量系统、一个补丁贴一个补丁，到最后谁都不敢动了。
归根结底，就是因为数据的问题是一个系统性的，技术层面的原因只是其中之一而已。造成这种现象的原因就是业务参与度不够。
在企业，谁挣钱，谁的话语权就大。业务自然是利润中心，而技术一般就是成本中心。纯让技术去推动数据治理，就像是而已敦促爸爸戒烟一样不靠谱。
3、应用牵引法
如果说技术推动是小孩推车，那么应用牵引则是壮牛拉车得心应手。有应用在前面牵引，后面的各种事情就显得非常自然。
很多企业建数据体系都喜欢先弄一个大屏不是没有道理的，因为没有“用”的东西是没有价值的。
大屏虽然用户比较单一，实用价值比较低，但毕竟还是有使用场景的，比单纯没有使用场景的纯技术开发建设强的不是一星半点。
以数据应用为牵引，反向要求各链路的数据高质量供给，促进数据治理体系的建设，也是一个很好的选择。
但是这种方法做数据治理，始终还是会陷入到片面、局部胜利的结果。有应用的地方，数据质量就能得到治理，没有应用的数据质量就没人管了。
4、标准先行法
讲真，标准现行法的真实案例我只遇到过极少数的几个，其中就有某部委。我当时接手做这个项目的时候，把甲方情况跟彭友们分享，他们都惊呆了!居然有这么好的客户!
甲方在建业务系统的时候，把数据标准和业务系统绑定起来。所以他们在做信息化建设的时候，就已经把所有的数据标准都已经建立好了.
我过去的时候，发现数据治理真的就这么简单，完完全全就是一个纯技术活儿，不用考虑人的因素所有表都是按照统一的数据模型建设的，所有字段中的键值都在最新发布的数据字典里，甚至为某个“主数据"单独建了一套管理系统。我过去就是按照标书里的要求，建库建表，开发ETL，把数据收上来，然后整个规则引擎，按照配置结果，自动计算数据质量，定期出数据质量报告。
沃德天!从来没有过如此丝滑的场景，简直太爽了，
其实为什么有那么多的数据质量问题?很简单，没有标准。没有标准就没有对错，自然就会乱到一塌糊涂!标准有了，就能确定什么是对的，什么是错的。后面的执行、监测和控制就有了依据，数据质量才有保障。
5、监管驱动法
这个好理解，就是强监管，
强监管通常是上级单位发政策，下级单位执行。而且做不好，还会有惩罚。
老彭以前了解过，实在是太恐怖了!一单罚上千万!
银行、保险等强监管的行业就是跟着政策走的。不好好做数据治理，不按照EAST、1104的要求报送数据，罚单马上就来。不要想着随便糊弄，有本事就造全套的假数据，假的跟真的一样的那种，表间勾稽关系无误，各个维度都找不到破绽的那种。当然了，在企业内部其实也可以执行这种强监管的模式，但这需要“特权”。这个前提通常很难达到。有种取巧的方法，就是贯标。比如现在国家在推的DCMM贯标。，彭友们要过DCMM记得找老彭哈~~贯标有一个特别的好处，就是把“贾标评级"列到组织年度目标中，这样就能在企业内部形成一个巨大的“势能”，形成强监管的态势,。
当我们把“DCMM贯标”这根大棒挥舞起来， 自然比某个部门或者某几个部门推动数据治理强太多了。我们给某企业做DCMM贯标的时候，发现技术部门早就制定并颁发了数据安全的制度、流程。但是跟大多数企业一样，发完之后就成一纸
空文了。业务觉得安全管控太费事了，压根就不执行。现在不一样了，技术部门借着“贯标"的理由，要求业务贯彻执行之前发布的制度和流程。业务虽然不情不愿，但是贯标是企业级目标，大家不得不做，也就半推半就的推行起来了。
